互聯(lián)網(wǎng)正面向知識互聯(lián)的Web3.0時代,其目標是實現(xiàn)人和機器都可以理解的更智能化的網(wǎng)絡。在此環(huán)境下,各種類型的知識圖譜應運而生。商品知識由于知識的異質(zhì)性,使其管理更具挑戰(zhàn)性。設(shè)計一種融合了客觀性商品分類知識和主觀性用戶觀點的大規(guī)模商品知識組織框架;提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習索引技術(shù),以此提升查詢效率;針對商品知識結(jié)構(gòu)的特性和查詢需求的特點,實現(xiàn)了一種基于子變量組合的連接策略。實驗結(jié)果表明,提出的方法相對于現(xiàn)有的知識管理系統(tǒng),在大規(guī)模商品知識的檢索效率上有較大幅度的提升。 

【文章來源】：計算機工程與應用. 2020,56(21)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

商品知識圖譜框架

例如在亞馬遜購物平臺中，亞馬遜網(wǎng)站擁有一個electronics（電子產(chǎn)品）商品分類，headphones（耳機）也是一個商品分類，是electronics的子分類，商品編號為B0753GRNQZ的商品屬于headphones商品分類，對應RDF數(shù)據(jù)圖如圖2所示。3.3用戶評論主觀知識

例如用戶A001307232認為商品B0753GRNQZ的尺寸好，利用RDF數(shù)據(jù)圖表示如圖3所示。其中用戶發(fā)表的觀點都作為opinion的子屬性，例子中用戶觀點good（好）可以通過三元組表示成<good,rdfs:sub Property Of,opinion>。4學習映射字典


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