本系统采用三层架构，结合生成式AI与淘宝API的能力，实现选品数据的智能生成与决策支持：

1.2 淘宝API深度集成

• 核心接口调用：

  	# 示例：调用taobao.item_search获取商品数据
  	import requests
  	import hashlib
  	import time
  	def generate_sign(params, app_secret):
  	sorted_params = sorted(params.items())
  	sign_str = app_secret
  	for key, value in sorted_params:
  	sign_str += f"{key}{value}"
  	sign_str += app_secret
  	return hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest().upper()
  	def get_taobao_data(method, params):
  	api_url = "https://eco.taobao.com/router/rest"
  	params['app_key'] = 'your_app_key'
  	params['method'] = method
  	params['timestamp'] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  	params['format'] = 'json'
  	params['v'] = '2.0'
  	params['sign_method'] = 'md5'
  	params['sign'] = generate_sign(params, 'your_app_secret')
  	response = requests.post(api_url, data=params)
  	return response.json()
  	# 获取手机类目下销量前20的商品
  	method = 'taobao.item_search'
  	params = {
  	'q': '手机',
  	'sort': 'sales_desc',
  	'page_no': 1,
  	'page_size': 20
  	}
  	result = get_taobao_data(method, params)

• 数据增强策略：

  • 多源融合：结合item_review接口获取评论数据，构建情感分析模型（如BERT），识别潜在爆款。
  • 实时更新：通过WebSocket监听API推送，捕获新品上架、价格变动等动态。

1.3 生成式AI引擎设计

• 模型选型：
  • 文本生成：GPT-4生成选品报告，支持长文本摘要与策略建议。
  • 图像分析：Vision Transformer提取商品主图特征，预测视觉吸引力。
  • 多模态融合：CLIP模型关联图文数据，提升选品决策准确性。
• 混合推理机制：

  	graph TD
  	A[用户输入] --> B{意图识别}
  	B -->|选品需求| C[淘宝API调用]
  	B -->|数据分析| D[生成式AI模型]
  	C --> E[原始数据]
  	E --> F[数据清洗]
  	F --> G[特征提取]
  	G --> H[AI模型推理]
  	H --> I[生成报告]
  	I --> J[用户反馈]
  	J --> D

二、核心算法与数据处理流程

2.1 数据预处理管道

• 缺失值处理：对price, sales_volume等关键字段进行插值或删除。
• 特征工程：
  • 文本特征：TF-IDF向量化商品标题，提取关键词（如“旗舰机”“性价比”）。
  • 统计特征：计算销量增长率、好评率等衍生指标。
  • 时间特征：提取上架时间，分析季节性需求。

2.2 智能选品算法

• 协同过滤改进：
  • 结合生成式AI生成用户画像（如“年轻女性，追求拍照性能”），增强推荐解释性。
  • 示例代码：

    	from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
    	# 计算商品相似度矩阵
    	title_vectors = vectorizer.fit_transform(df['title'])
    	similarity_matrix = cosine_similarity(title_vectors)
    	# 生成式AI增强推荐
    	def hybrid_recommend(user_profile, top_n=5):
    	ai_weights = gpt_model(user_profile) # AI生成特征权重
    	adjusted_similarity = similarity_matrix * ai_weights
    	return sorted_indices[:top_n]

• 动态阈值调整：
  • 根据市场趋势（如双十一前提高销量权重）自动优化选品规则。