METHOD AND DEVICE FOR RELEVANCE INDEX-BASED PRODUCT MATCHING

The invention relates to computing, and more particularly to a method and device for product matching based on an N-stage categorization of product parameters. A method for automated similar product matching comprises the steps of: receiving data about a product; extracting from the received data a product entity set containing: an entity, an entity instance characterizing the title of the product, and entity attributes characterizing parameters of the product; determining product parameter types by classifying said parameters; extracting entity instance data from the entity set and performing, on the basis thereof, a search for similar products; extracting an entity set for each similar product found; assigning a relevance score to the entity attributes of the similar products by comparing said attributes on the basis of data about the parameter types; determining, on the basis of the relevance scores obtained, relevance indices of the similar products; generating a list of similar products and labelling the similar products in the list according to the relevance indices thereof; determining, on the basis of the relevance indices of the similar products, the most similar product. The invention allows more accurate similar product matching. L'invention se rapporte au domaine de l'informatique, et concerne notamment un procédé et un dispositif de sélection de produit sur la base d'une catégorisation en N étapes des paramètres du produit. L'invention concerne un procédé de sélection automatisée de produit similaire, comprenant les étapes consistant à: obtenir des données sur le produit; extraire depuis les données obtenues un ensemble de caractéristiques du produit comprenant: une caractéristique, un exemplaire de caractéristique caractérisant la dénomination du produit, et des attributs de la caractéristique caractérisant les paramètres du produit; déterminer le type de paramètres du produit en les classant; extraire de l'ensemble de caractéristiques des données sur l'exemplaire de caractéristique et, sur la base de celui-ci, effectuer une recherche de produits similaires; pour chaque produit similaire trouvé, extraire un ensemble de caractéristiques; attribuer à des attributs de caractéristiques de produits similaires des coefficients de pertinence par comparaison en tenant compte des données sur les types de paramètres; sur la base des coefficients de pertinence obtenus, déterminer des indices de pertinence de produits similaires; générer une liste de pro