電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索研究

內(nèi)容概要

截至2011年12月底我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)到1.94億人，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物使用率提升至37.8％。更多的網(wǎng)民通過(guò)網(wǎng)購(gòu)實(shí)現(xiàn)日常消費(fèi)，電子商務(wù)已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一支重要力量。但隨著日益增長(zhǎng)的海量網(wǎng)絡(luò)商品信息，網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者往往處于信息過(guò)載的困境中，如何高效地完成網(wǎng)絡(luò)商品選購(gòu)成為電子商務(wù)發(fā)展中的一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題。黃煒編寫(xiě)的《電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索研究》從電子商務(wù)中的買方、商品和商家三者的信息特征出發(fā)，采用本體語(yǔ)義、情境計(jì)算和評(píng)論挖掘等理論與技術(shù)方法，構(gòu)建了一個(gè)從商品信息的采集、檢索、組織、匹配，到可信推薦的完整商品檢索服務(wù)平臺(tái)，滿足了日益高漲的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物需求。
《電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索研究》適合從事電子商務(wù)、信息檢索相關(guān)領(lǐng)域的研究人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介

黃煒：男，博士后，碩士生導(dǎo)師，畢業(yè)于武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，管理學(xué)博士?，F(xiàn)為湖北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院管理科學(xué)與工程系副主任、武漢理工大學(xué)管理學(xué)院管理科學(xué)與工程流動(dòng)站博士后，加拿大萊姆頓學(xué)院訪問(wèn)學(xué)者、湖北省電子商務(wù)學(xué)會(huì)會(huì)員。一直從事電子商務(wù)、社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)、信息應(yīng)急管理等方面的研究，擅長(zhǎng)于跨學(xué)科的研究。主持教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目、中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目和湖北省自然科學(xué)研究項(xiàng)目，參加多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目和橫向課題，發(fā)表論文10余篇。

書(shū)籍目錄

第0章  引言
  0.1  背景
  0.2  研究意義
  0.3  研究?jī)?nèi)容
  0.4  內(nèi)容組織
第1章  研究綜述
  1.1  信息檢索
    1.1.1  語(yǔ)義檢索
    1.1.2  垂直搜索
    1.1.3  個(gè)性化檢索
  1.2  電子商務(wù)
    1.2.1  電子商務(wù)搜索引擎
    1.2.2  電子商務(wù)推薦系統(tǒng)
  1.3  其他相關(guān)技術(shù)
  小結(jié)
第2章  電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索框架
  2.1  Web數(shù)據(jù)危機(jī)
  2.2  電子商務(wù)搜索引擎面臨的問(wèn)題
  2.3  商品信息檢索框架
    2.3.1  ProductRank
    2.3.2  商品信息采集
    2.3.3  商品信息匹配
    2.3.4  商品信息推薦
  小結(jié)
第3章  電子商務(wù)主題語(yǔ)義爬蟲(chóng)
  3.1  網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
    3.1.1  通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
    3.1.2  主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)
  3.2  電子商務(wù)中商品頁(yè)面特征
    3.2.1  商品頁(yè)面特征分析
    3.2.2  電子商務(wù)在線交易本體的構(gòu)建
  3.3  基于本體學(xué)習(xí)和鏈接預(yù)測(cè)分析的商品信息主題語(yǔ)義爬蟲(chóng)
    3.3.1  商品信息主題爬蟲(chóng)框架ProductCrawler
    3.3.2  網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算
    3.3.3  主題鏈接預(yù)測(cè)分析
    3.3.4  主題爬行優(yōu)先值計(jì)算
  3.4  商品主題爬蟲(chóng)的構(gòu)建與結(jié)果分析
  小結(jié)
第4章  基于情境感知的商品語(yǔ)義匹配
  4.1  情境檢索
    4.1.1  情境的概念
    4.1.2  基于情境的信息檢索
  4.2  用戶與商品情境的本體模型
    4.2.1  用戶情境
    4.2.2  商品情境
  4.3  情境感知
    4.3.1  靜態(tài)情境的獲取
    4.3.2  動(dòng)態(tài)情境的學(xué)習(xí)與更新
  4.4  基于ContextRank的商品語(yǔ)義匹配
    4.4.1  商品語(yǔ)義情境匹配模型
    4.4.2  ContextRank
  小結(jié)
第5章  基于商品評(píng)論挖掘的商品可信推薦
  5.1  商品評(píng)論
    5.1.1  商品評(píng)論概述
    5.1.2  商品評(píng)論挖掘
  5.2  商品可信推薦框架
  5.3  商品評(píng)論預(yù)處理
  5.4  商品特性與用戶觀點(diǎn)對(duì)抽取
  5.5  商品評(píng)論極性分析
  5.6  OpinionRank
  小結(jié)
第6章  網(wǎng)絡(luò)圖書(shū)商品檢索原型系統(tǒng)
  6.1  網(wǎng)絡(luò)圖書(shū)商品信息
  6.2  圖書(shū)商品檢索原型系統(tǒng)BookRank
    6.2.1  框架設(shè)計(jì)
    6.2.2  系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
  6.3  實(shí)驗(yàn)
    6.3.1  實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    6.3.2  檢索效果
    6.3.3  數(shù)據(jù)分析
  小結(jié)
第7章  總結(jié)與展望
  7.1  總結(jié)
  7.2  研究展望
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   “個(gè)性”一詞來(lái)源于拉丁語(yǔ)Persona，其原意是指羅馬時(shí)代戲劇演員在舞臺(tái)上所戴的假面具，這些不同的面具代表劇中不同人的身份，從這里可以看出，個(gè)性是具有一定的模式或特征的。對(duì)于什么是“個(gè)性化”，學(xué)者們有不同的理解。Alexander Pretschner 認(rèn)為個(gè)性化包括個(gè)性化的應(yīng)用、用戶模型的創(chuàng)建和表示、評(píng)價(jià)和過(guò)濾算法、協(xié)作或個(gè)體過(guò)濾、系統(tǒng)架構(gòu)。Susan Gauch等人認(rèn)為個(gè)性化是指在合適的時(shí)間將恰當(dāng)?shù)男畔⑻峁┙o特定的用戶。Ahu Sieg認(rèn)為有效的個(gè)性化信息訪問(wèn)是準(zhǔn)確地識(shí)別用戶的背景和以匹配特定背景的方式組織信息。 個(gè)性化檢索是一種新的檢索思想，它不同于傳統(tǒng)的檢索方法，而是真正以用戶為中心，以用戶的實(shí)時(shí)需求為出發(fā)點(diǎn)，以用戶的個(gè)性化特征為參照物，以個(gè)性化的手段和方式來(lái)服務(wù)，并提供個(gè)性化的檢索結(jié)果。其特點(diǎn)是將“個(gè)性化”這一理念貫穿整個(gè)檢索過(guò)程，并以用戶的反饋來(lái)調(diào)整檢索服務(wù)的手段和方式。 搜索引擎?zhèn)€性化檢索是指搜索引擎主動(dòng)或被動(dòng)地搜集用戶的偏好、興趣等信息需求特征，并以此建立用戶模型。在檢索過(guò)程中將用戶檢索詞匹配和用戶模型匹配結(jié)合起來(lái)，反饋用戶所需特定信息的過(guò)程，也就是對(duì)不同用戶提交的完全相同的檢索表達(dá)式，能按照不同用戶的個(gè)性化需求而生成不同的檢索結(jié)果或是排序。 2.個(gè)性化檢索的研究現(xiàn)狀 為了更好地實(shí)現(xiàn)個(gè)性化檢索的目標(biāo)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者都從不同角度展開(kāi)了研究。邢春曉、周立柱對(duì)個(gè)性化服務(wù)中的用戶描述文件的表達(dá)與更新，資源描述文件的表達(dá)，個(gè)性化推薦技術(shù)，個(gè)性化服務(wù)體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了總結(jié)分析。趙捧未提出一種基于用戶興趣的個(gè)性化檢索方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)用戶查詢的歷史記錄來(lái)構(gòu)建用戶興趣模型，以此推導(dǎo)用戶新提問(wèn)的真正意圖，對(duì)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下應(yīng)用的若干典型的個(gè)性化信息檢索技術(shù)進(jìn)行了研究和分析。王軍從個(gè)性化策略實(shí)施的地點(diǎn)、用戶模板建立方式、搭載搜索引擎類型和個(gè)性化技術(shù)4個(gè)不同的角度對(duì)各種個(gè)性化檢索技術(shù)作了分類，提出要以用戶模型與通用模型相結(jié)合的方法來(lái)提高個(gè)性化檢索的效率。李廣建提出一種個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)信息檢索系統(tǒng)PIIRS，較完整地實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化檢索系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。

編輯推薦

《電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索研究》針對(duì)電子商務(wù)中的商品信息檢索存在的問(wèn)題進(jìn)行的有意義的探索，構(gòu)建了一個(gè)涵蓋商品信息采集、組織、匹配、推薦的完整商品信息檢索服務(wù)模型；提出了一個(gè)基于電子商務(wù)領(lǐng)域的商品信息語(yǔ)義主題爬蟲(chóng)，實(shí)現(xiàn)采集商品信息的方法；基于語(yǔ)義的爬蟲(chóng)在采集商品信息的過(guò)程中，通過(guò)領(lǐng)域本體的學(xué)習(xí)對(duì)電子商務(wù)領(lǐng)域參照物進(jìn)行不斷的調(diào)整與優(yōu)化，達(dá)到更好的主題約束效應(yīng)，防止主題漂移的發(fā)生，并保持較高的主題收獲率；建立用戶需求和商品情境模型，提出基于情境相似度計(jì)算的用戶商品匹配算法；讓最符合當(dāng)前用戶需求的商品排在前列，盡可能地讓最符合該用戶需求的商品靠近消費(fèi)者；提出基于商品評(píng)論信息挖掘的商品可信推薦方法，采用自然語(yǔ)言處理、概率統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)理論對(duì)商品評(píng)論信息進(jìn)行挖掘，分析出商品特性以及特性的肯定否定極性程度，使用戶能夠檢索到最想購(gòu)買的而且是具有可靠性的商品。并且以圖書(shū)商品信息檢索為用例，以上述理論方法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了圖書(shū)商品檢索原型系統(tǒng)，根據(jù)對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證實(shí)了BookRank實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)圖書(shū)檢索結(jié)果排序的功能。

圖書(shū)封面

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