COMPUTERIZED SYSTEMS AND METHODS FOR PRODUCT INTEGRATION AND DEDUPLICATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

• Main Authors: HU, Anan, LEE, Gil Ho, TANG, Qidong
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 07.10.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; HANDLING RECORD CARRIERS; PHYSICS; PRESENTATION OF DATA; RECOGNITION OF DATA; RECORD CARRIERS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

Systems and methods are provided for integrating and deduplicating products using AI. One method comprises receiving at least one request to register a first product; searching at least one data store for a second product; tagging, using a machine learning model, at least one keyword from product information associated with the first product and tagging at least one keyword from product information associated with the second product; determining, using the machine learning model, a match score between the first product and the second product; when the match score is above a first predetermined threshold, determining, using the machine learning model, that the first product is identical to the second product; and when the match score is below a first predetermined threshold, determining, using the machine learning model, that the first product is not the second product. L'invention concerne des systèmes et procédés d'intégration et de déduplication de produits à l'aide d'une IA. Un procédé consiste à recevoir au moins une demande pour enregistrer un premier produit ; rechercher au moins un magasin de données pour un second produit ; étiqueter, à l'aide d'un modèle d'apprentissage machine, au moins un mot-clé à partir d'informations de produit associées au premier produit et marquer au moins un mot-clé à partir d'informations de produit associées au second produit ; déterminer, à l'aide du modèle d'apprentissage machine, un score de correspondance entre le premier produit et le second produit ; lorsque le score de correspondance est supérieur à un premier seuil prédéterminé, déterminer, à l'aide du modèle d'apprentissage machine, que le premier produit est identique au second produit ; et lorsque le score de correspondance est inférieur à un premier seuil prédéterminé, déterminer, à l'aide du modèle d'apprentissage machine, que le premier produit ne correspond pas au second produit.