本文關(guān)鍵詞：面向電子商務(wù)搜索引擎的多屬性排序技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,電子商務(wù)的規(guī)模正在急劇的擴(kuò)大,需要依靠專(zhuān)門(mén)的商品搜索引擎來(lái)幫助用戶(hù)檢索和篩選商品信息。商品搜索引擎會(huì)對(duì)查詢(xún)結(jié)果進(jìn)行排序,而排序結(jié)果的質(zhì)量直接關(guān)系到用戶(hù)的消費(fèi)體驗(yàn)和效率。目前,常見(jiàn)的商品排序方式為基于單個(gè)商品消費(fèi)屬性(比如價(jià)格、銷(xiāo)售量等)對(duì)查詢(xún)結(jié)果進(jìn)行排序,形式比較單調(diào),不能滿(mǎn)足用戶(hù)逐漸增長(zhǎng)的多樣化和個(gè)性化的消費(fèi)需求。本文開(kāi)始探討基于多個(gè)商品屬性對(duì)查詢(xún)結(jié)果進(jìn)行排序的可能性。常見(jiàn)的方法為構(gòu)造聚合函數(shù),將多屬性問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單屬性問(wèn)題,然后進(jìn)行排序。然而由于所有用戶(hù)使用同一個(gè)聚合函數(shù),排序結(jié)果不能體現(xiàn)用戶(hù)對(duì)商品不同屬性的個(gè)性化偏好,導(dǎo)致出現(xiàn)排序結(jié)果單一問(wèn)題；同時(shí)也缺乏在客觀(guān)上對(duì)商品本身價(jià)值的衡量,導(dǎo)致排序結(jié)果具有一定的不合理性；而且隨著電子商務(wù)中用戶(hù)與商品數(shù)量的急劇增長(zhǎng),在排序的性能方面也面臨著很大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題,本文以實(shí)現(xiàn)對(duì)查詢(xún)結(jié)果基于多商品屬性的個(gè)性化排序?yàn)槟繕?biāo)展開(kāi)了研究。首先,本文擬構(gòu)建基于商品屬性的用戶(hù)偏好模型,通過(guò)分析用戶(hù)在電子商務(wù)網(wǎng)站上的購(gòu)物行為信息,挖掘出用戶(hù)對(duì)商品不同消費(fèi)屬性的偏好,使排序結(jié)果能滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化的消費(fèi)需求。其次,提出了基于用戶(hù)偏好的Skyline排序,Skyline排序基于用戶(hù)偏好模型構(gòu)建的個(gè)性化權(quán)重向量,實(shí)現(xiàn)對(duì)查詢(xún)結(jié)果基于多屬性的排序；基于Skyline查詢(xún)機(jī)制增加商品本身在各屬性值上的優(yōu)劣這一客觀(guān)因素對(duì)排序結(jié)果的影響,提高了排序的合理性。而且為了求取Skyline查詢(xún)機(jī)制中各類(lèi)商品的Skycube,本文還提出了一種更加優(yōu)秀的Skycube計(jì)算方法CSBSC.最后,本文將上述方案中需要較高計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間消耗的商品Skycube計(jì)算部分放到Hadoop平臺(tái)上進(jìn)行,而且實(shí)現(xiàn)了CSBSC算法的MapReduce版本CSBSC-MR,并對(duì)其在MapReduce框架下的執(zhí)行過(guò)程做了進(jìn)一步的優(yōu)化,提高了計(jì)算的性能。本文在上述研究工作的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)基于Skyline的商品排序系統(tǒng)SLine系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)對(duì)商品查詢(xún)結(jié)果基于多商品屬性的個(gè)性化排序,SLine系統(tǒng)最終會(huì)被部署到東南大學(xué)云計(jì)算中心。本文最后采用合成基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集和從京東商城抓取的真實(shí)數(shù)據(jù)分別對(duì)CSBSC算法和SLine系統(tǒng)進(jìn)行了性能驗(yàn)證和測(cè)試。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 商品排序 Skylinet MapReduce
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;F724.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 研究目標(biāo)13-14
• 1.4 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)總體模型及框架16-23
• 2.1 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案16-18
• 2.2 Hadoop平臺(tái)及MapReduce計(jì)算框架介紹18-22
• 2.3 小結(jié)22-23
• 第三章 用戶(hù)偏好模型的分析與建立23-31
• 3.1 基于商品屬性的用戶(hù)偏好模型23-24
• 3.2 模型構(gòu)建24-27
• 3.2.1 基于A(yíng)HP的初始賦權(quán)24-26
• 3.2.2 基于用戶(hù)偏好的權(quán)重修正26-27
• 3.3 商品屬性值的歸一化處理27
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析27-30
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集27-28
• 3.4.2 用戶(hù)偏好獲取的準(zhǔn)確性驗(yàn)證28-29
• 3.4.3 用戶(hù)消費(fèi)行為的增加對(duì)排序影響29-30
• 3.5 小結(jié)30-31
• 第四章 基于用戶(hù)偏好的Skyline排序機(jī)制31-45
• 4.1 Skyline排序31-32
• 4.2 Skycube計(jì)算32-33
• 4.3 Skycbue中子空間上的Skyline計(jì)算33-37
• 4.3.1 相關(guān)子空間上的Skyline計(jì)算分析33-35
• 4.3.2 相關(guān)子空間上的Skyline計(jì)算模型35-36
• 4.3.3 模型優(yōu)化36-37
• 4.4 基于列排序的Skycube計(jì)算方法CSBSC37-40
• 4.4.1 列排序準(zhǔn)備38
• 4.4.2 單個(gè)屬性上的Skyline計(jì)算38
• 4.4.3 多個(gè)屬性上的Skyline計(jì)算38-40
• 4.5 CSBSC算法性能驗(yàn)證40-44
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集41-42
• 4.5.2 維度可擴(kuò)展性42
• 4.5.3 基數(shù)可擴(kuò)展性42-43
• 4.5.4 重復(fù)數(shù)據(jù)對(duì)算法的影響43-44
• 4.6 小結(jié)44-45
• 第五章 MapReduce框架下多Skyline查詢(xún)算法執(zhí)行優(yōu)化45-53
• 5.1 單個(gè)屬性上Skyline計(jì)算的MapReduce實(shí)現(xiàn)45-46
• 5.2 多個(gè)屬性上Skyline計(jì)算的MapRedcue實(shí)現(xiàn)46-48
• 5.2.1 執(zhí)行優(yōu)化46-47
• 5.2.2 MapReduce實(shí)現(xiàn)47-48
• 5.3 具有依賴(lài)關(guān)系的組合式MapReduce48-51
• 5.4 MapReduce框架下CSBSC算法執(zhí)行性能驗(yàn)證51-52
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境51
• 5.4.2 執(zhí)行效率驗(yàn)證51-52
• 5.4.3 集群節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)執(zhí)行效率的影響52
• 5.5 小結(jié)52-53
• 第六章 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)53-69
• 6.1 SLine商品排序系統(tǒng)簡(jiǎn)介53
• 6.2 SLine系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)53-54
• 6.3 SLine系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)54-61
• 6.4 系統(tǒng)部署環(huán)境61-62
• 6.5 SLine系統(tǒng)測(cè)試62-68
• 6.5.1 SLine系統(tǒng)功能測(cè)試63-66
• 6.5.2 SLine系統(tǒng)總體性能測(cè)試66-68
• 6.6 小結(jié)68-69
• 第七章 總結(jié)與展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-72
• 致謝72-73
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間相關(guān)研究工作73-74
• 作者簡(jiǎn)歷74

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