智能化商品理解：用機器學習進行 Taobao 商品分類與價格預測

2025-04-24

在處理來自 Taobao 的海量商品數據時，人工分析不僅效率低，還可能受限於主觀判斷與處理規模。透過機器學習（Machine Learning）技術，可以自動化完成商品分類、價格預測、異常檢測等任務，顯著提升資料處理能力與商業決策效率。

本文將以實務導向方式，介紹如何從資料準備、特徵工程到模型訓練與部署，建構一套針對 Taobao 商品資料的智能預測系統，為電商平台或數據分析人員提供操作指南。

一、應用場景簡介

在 Taobao 的商品資料中，蘊含大量可挖掘的價值。透過適當的機器學習方法，可以應用於以下實際場景：

商品分類預測：針對新上架或未標註的商品，自動根據名稱與描述文本將其歸入最可能的分類（如手機、服飾、居家用品），以提升目錄管理的效率與準確度。
價格預測建模：利用商品的文字敘述、銷售數據、店鋪類型等結構化與非結構化資訊，建立價格預測模型，有助於辨識定價異常、發掘潛在性價比高的商品。
銷量預測（延伸應用）：結合歷史資料與商品屬性特徵，預測未來銷售趨勢，協助商家進行庫存管理與行銷策略規劃。

二、數據準備：特徵與標籤設計

假設我們已透過 API 或網路爬蟲獲得如下一筆商品資料：

{ "title": "小米藍牙耳機 Pro 降噪版", "category": "耳機音響", "price": 199.00, "shop_name": "小米旗艦店", "sales": 3200, "description": "藍牙5.3 | ANC主動降噪 | 長續航 | 輕巧貼合", "timestamp": "2024-04-22" }

針對這些資料，我們需進行特徵工程與標籤設定，為機器學習模型提供結構化的輸入與明確的學習目標。

特徵構建

特徵欄位	類型	處理方式
title	文字特徵	可使用 TF-IDF、Word2Vec、BERT 等方式向量化
shop	類別欄位	透過 Label Encoding 將文字轉換為數值索引
sales	數值特徵	使用 StandardScaler 進行標準化處理
timestamp	時間欄位	拆解為月、日、星期等時間相關衍生特徵

此外，description 欄位亦可作為補充語意特徵，進一步提升模型的語言理解能力。

三、分類任務：商品類別預測（多分類）

商品分類屬於多分類任務，目標是將商品依據語義內容自動歸類至預定的類別集合，便於系統搜尋、用戶推薦與後續分析。

模型選擇

傳統模型：如 RandomForest、XGBoost 等，可搭配 TF-IDF 或統計特徵進行訓練，優勢在於訓練速度快、可解釋性高。
深度學習模型：如 TextCNN、LSTM 等，對文本結構較為敏感，能從字詞組合中提取上下文語義。
語意模型：如 BERT 搭配全連接層進行分類，具備語境理解能力，雖訓練成本高，但分類精度普遍優於傳統方法。

範例：使用 TF-IDF + XGBoost 進行分類

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
X = df['title']
y = df['category']
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=3000)
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vec, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

此範例展示如何以簡單的文本向量化技術結合強效的梯度提升分類器，快速構建可用的分類模型。

四、價格預測：多特徵迴歸模型

價格預測屬於回歸任務，目的是根據商品描述與結構性資料預測出合理價格，協助異常定價監控與商業決策。

建模思路

模型輸入應結合多種資料來源與特徵形式，包括：

商品標題（向量化表示）
銷量（數值型）
分類與店鋪（類別型，經 Label Encoding）
描述（可擴展為語意特徵）

模型選擇方面可採用：

傳統方法：線性回歸、RandomForestRegressor、XGBoostRegressor
深度方法：多層感知器（MLP）、融合語意嵌入的多輸入模型

範例：RandomForest 迴歸

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import mean_squared_error
df['shop_encoded'] = LabelEncoder().fit_transform(df['shop_name'])
df['category_encoded'] = LabelEncoder().fit_transform(df['category'])
X_features = df[['sales', 'shop_encoded', 'category_encoded']]
y_price = df['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_features, y_price, test_size=0.2, random_state=42)
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_test)
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, preds))

此模型適用於結構性資料豐富的預測場景，且對於非線性特徵間的交互效應具有良好捕捉能力。

五、部署與服務化

當模型訓練完成後，我們需考慮將其部署為 Web API 服務，以便實際應用於產品系統中，提供即時預測能力。

使用 Flask 實作簡易預測接口：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('price_predictor.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
input_vec = [data['sales'], data['shop_encoded'], data['category_encoded']]
prediction = model.predict([input_vec])
return jsonify({'predicted_price': round(prediction[0], 2)})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)

此接口可作為前端系統或其他模塊的資料輸入口，亦方便後續擴展至容器化部署（如 Docker + Gunicorn）與雲端服務平台。

六、延伸應用與優化方向

為提升系統的穩定性與表現，可考慮下列進階策略：

使用語意嵌入（如 BERT） 取代 TF-IDF，以提升文本表示的上下文準確性。
構建自動標註流程：將高置信度預測結果作為新訓練資料，自動增強模型能力。
版本控制與 A/B 測試：透過 MLFlow、DVC 等工具追蹤模型版本與訓練紀錄，並進行多版本比較。
多任務學習模型設計：同時學習分類與價格預測任務，利用共享特徵提升整體泛化能力。

總結

藉由機器學習方法，我們能對海量商品數據進行高效率的分類、價格預測等任務，為商品搜尋優化、定價策略與異常監控提供關鍵技術支撐。配合現代資料基礎設施（如 Kafka、Elasticsearch 等），可實現完整的智慧電商分析平台，進一步強化用戶體驗與商業價值。

Articles related to APIs :

如您需要 Taobao API 可聯係我們：support@luckdata.com