【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息處理，更具體地說，涉及一種基于雙層優化的聚類方法、系統及裝置。
技術介紹
1、移動互聯網的快速發展得益于智能手機、平板電腦等移動設備的普及，以及高速網絡技術的廣泛應用。這些技術使得人們可以隨時隨地通過移動設備接入互聯網，進行信息查詢、社交娛樂、在線購物等活動。這種便捷性極大地推動了人們日常生活的線上化進程。隨著移動互聯網的蓬勃發展，人們日常生活逐漸由線下轉到線上，這種轉變極大地便利了人們的日常生活，但同時也帶來了網絡虛擬性和產品多樣性等線上消費的障礙。網絡虛擬性是線上消費面臨的主要障礙之一。與線下購物不同，線上購物無法讓消費者直接觸摸、試用商品，線上購物依賴于產品關鍵詞搜索，并通過圖片、文字和視頻等虛擬信息來了解商品。這種信息不對稱性容易導致消費者對商品的質量、性能等方面產生疑慮，從而影響購買決策。此外，一些商家還可能利用網絡的虛擬性進行虛假宣傳、夸大其詞等行為，進一步加劇了消費者的不信任感。產品多樣性是線上購物的一大優勢，但同時也是一種障礙。線上平臺匯聚了海量的商品信息，消費者在選擇時往往會感到眼花繚亂、無從下手。此外，由于商品種類繁多、品質參差不齊，消費者需要花費更多的時間和精力來篩選和比較商品。這不僅增加了消費者的購物成本，還可能因為選擇不當而引發退貨、換貨等問題。
2、在產品種類繁多的網絡購物環境中，平臺為了提高用戶體驗和界面友好性，通常會對相關產品進行排名并分頁展示，幫助消費者快速篩選出高質量、受歡迎的產品，提升購物效率。排名通常基于多種因素，如銷量、好評率、點擊率、轉化率、商品權重(可能
3、目前國內主流平臺上產品的默認排名方式普遍會綜合考慮銷量、價格、好評數等多個因素，然而，這一機制也面臨著一些挑戰和問題，特別是虛假信息和劣質產品對排名系統的影響，以及優質產品因廣告投入不足而排名下降的情況。盡管平臺在排名機制上進行了諸多努力，但現階段仍難以完全識別出全部虛假信息。部分劣質產品商家可能借助虛假信息提高排名，以此吸引更多消費者的關注和購買，進而獲取更多的利潤；而優質產品則可能因為商家較低的廣告投入或缺乏足夠的曝光機會而排名下降，導致銷量下滑和利潤減少，由此陷入“劣品驅逐良品”局面，不僅損害了消費者的利益，也破壞了電商市場的公平競爭環境。因此，平臺需要有策略地設計其對產品數據的處理，來平衡多個方面的利益，實現消費者效用、商家利潤和平臺收入之間的平衡，構建一個更加健康、可持續的電商生態系統。
4、在相關技術中，如中國專利文獻cn114092172a提供了一種電商平臺商品排序方法、裝置、設備和存儲介質，包括時間預估模塊，其用于根據用戶每天的平均使用時間計算預估瀏覽時間；瀏覽頁預估模塊，其用于根據預估瀏覽時間獲取預估瀏覽頁；熱度排序模塊根據電商平臺內商品的銷量、利潤對商品進行熱度排序。該方案雖然通過時間預估模塊、瀏覽頁預估模塊和熱度排序模塊實現了一定程度的個性化商品排序，但在排名數據和結果的準確性以及排名算法效率方面存在缺陷，特別是未能有效解決商家廣告投入和虛假信息對處理產品數據時造成有失公平的評價體系的影響。
5、由上可知，相關技術并未對如何解決由于商家廣告投入和虛假信息對處理產品數據時造成有失公平的評價體系的影響的問題提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、1.要解決的技術問題
2、針對現有技術中存在的如何降低虛假信息對數據處理過程的影響的問題，本專利技術提供了一種基于雙層優化的聚類方法、系統及裝置，它可以實現搭建雙層優化模型，再通過求解算例，得到基于雙層優化的對產品數據的聚類方法，從而得到全局最優的排名策略。
3、2.技術方案
4、本專利技術的目的通過以下技術方案實現。
5、本申請的內容部分用于以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。本申請的內容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。
6、本申請的一些實施例提出了一種基于雙層優化的聚類方法、系統及裝置，來解決以上
技術介紹
部分提到的技術問題。
7、作為本申請的第一方面，本申請的一些實施例提供了一種基于雙層優化的聚類方法，包括如下步驟，獲取數據庫中產品質量數據、消費者類別數據以及產品推廣成本數據；根據獲取的數據并基于位置決策變量得到各類別消費者選擇各產品的概率數據；通過構建上層優化模型以及下層優化模型組成雙層優化模型，通過雙層優化模型獲得均衡策略集合，通過將雙層優化模型線性化以獲得求解后的最優策略集合。
8、更進一步的，獲得產品關鍵字后遍歷數據庫，輸出n個產品信息及其對應的n個展示位置信息，n為自然數；位置決策變量xijl所在的集合x表示為：
9、x＝{xijl|i,j∈[n]}∈{0,1}n×n；
10、其中，i表示產品的序號，i為自然數；j表示展示位置的序號，j為自然數；l表示商家類型的序號，l為自然數。
11、更進一步的，當序號為i的產品的展示位置序號＝j時，位置決策變量xijl＝1；當序號為i的產品的展示位置序號≠j時，位置決策變量xijl＝0。
12、更進一步的，考慮位置效應的影響時，初始效用uilα發生lnθj的偏移；考慮位置效應的初始效用表示為：uilα+lnθj；
13、其中，uilα表示α類型消費者對序號為i的產品初始的初始效用，θj表示序號為j的展示位置的可見度；lnθj表示對底數θj的自然對數；
14、考慮廣告投入的影響時，產品選擇階段的初始效用表示為：
15、
16、其中，ril表示序號為i的產品評分，sil表示序號為i的產品銷售量，nil表示序號為i的產品評論數，l表示商家類型的總數；∈i表示消費者在產品選擇階段受環境影響的隨機效用，其服從均值為0，方差為∈2的正態分布；pcpc表示平臺設定的cpc單價，pcpa表示平臺設定的cpa單價，表示l類型商家對產品i的cpc投入次數，表示為l類型商家對產品i的cpa投入次數。
17、更進一步的，效用評估階段對序號為i的產品的評估效用表示為：<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于雙層優化的聚類方法，包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
4.根據權利要求2所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
5.根據權利要求4所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
6.根據權利要求5所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
7.根據權利要求1所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
8.根據權利要求7所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
9.一種基于雙層優化的聚類系統，其特征在于，包括，
10.一種基于雙層優化的聚類裝置，其特征在于，包括一個或多個處理器及存儲器，所述存儲器存儲有程序，并且被配置成由所述一個或多個處理器執行以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于雙層優化的聚類方法，包括如下步驟，
2.根據權利要求1所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
3.根據權利要求2所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
4.根據權利要求2所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
5.根據權利要求4所述的基于雙層優化的聚類方法，其特征在于，
6.根據權利要求5所述的基于雙層優化的...
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