本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索的若干問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

網(wǎng)友ffy51856fy近日為您收集整理了關(guān)于電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索的若干問題研究--《武漢大學(xué)》2010年博士論文的文檔，，希望對您的工作和學(xué)習(xí)有所幫助。以下是文檔介紹：KKME---專業(yè)醫(yī)學(xué)搜索引擎務(wù)環(huán)境下商品信息檢索的若干問題研究--《武漢大學(xué)》2010年博士論文進(jìn)入21世紀(jì)電子商務(wù)正以前所未有的速度發(fā)展,特別是我國目前網(wǎng)絡(luò)購物用戶已達(dá)到1.42億,顯示出電子商務(wù)市場強勁的發(fā)展勢頭。隨著中小企業(yè)電子商務(wù)的應(yīng)用趨向常態(tài)化,網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)務(wù)日�；�,網(wǎng)絡(luò)購物市場主體將日益強大,網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為商業(yè)活動中的重要組成部分。隨之電子商務(wù)網(wǎng)站越來越多,商務(wù)信息資源也越來越豐富,呈現(xiàn)出多樣化、極端化、異構(gòu)化的特征。在產(chǎn)生信息過載問題的同時,用戶可以獲取的有效信息卻在相對縮小,網(wǎng)絡(luò)購物過程中普遍存在“信息迷失”的現(xiàn)象。而公共搜索引擎(如Google、百度等)在查準(zhǔn)率方面很難滿足用戶的要求,往往用戶真實需要的商品信息不能方便、迅速地得以檢索、獲取,使得用戶將大量的時間都消耗在排除無關(guān)、重復(fù)、冗余、不可信,甚至是虛假的信息上。因此在這些海量電子商務(wù)數(shù)據(jù)面前,如何快速、高效的檢索出用戶所真實需要的信息和商品,是商務(wù)信息檢索目前迫切所要研究的問題。電子商務(wù)搜索引擎已經(jīng)成為電子商務(wù)活動中人們獲取商品、服務(wù)和信息的基本手段,是促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展的一個重要因素,也是客戶、商家和電子商務(wù)(來源：[])研究者十分關(guān)心的重要領(lǐng)域。然而,目前電子商務(wù)搜索面臨諸多困難:電子商務(wù)網(wǎng)站的檢索模式單一與信息孤島問題;電子商務(wù)信息的領(lǐng)域約束性問題;網(wǎng)絡(luò)購物用戶檢索需求的多樣化與個KKME---專業(yè)醫(yī)學(xué)搜索引擎題;網(wǎng)絡(luò)商品信息的可信度問題,這些都給信息檢索和電子商務(wù)帶來了新的挑戰(zhàn)。本文正是在上述背景和需求下,針對電子商務(wù)中的商品信息檢索存在的問題進(jìn)行的有意義的探索,論文的主要研究內(nèi)容如下:(一)構(gòu)建一個涵蓋商品信息采集、組織、匹配、推薦的完整商品信息檢索服務(wù)模型(ProductRank)。目前大多數(shù)電子商務(wù)網(wǎng)站提供的商品檢索服務(wù)基本上還是以傳統(tǒng)的關(guān)鍵字為主的商品搜索模式,檢索系統(tǒng)無法獲取用戶的真實商品需要,本文從電子商務(wù)發(fā)展環(huán)境、企業(yè)和用戶的需求出發(fā),研究目前Web海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與極端性,分析產(chǎn)生Web數(shù)據(jù)危機的現(xiàn)狀與原因;對電子商務(wù)網(wǎng)站的信息特征進(jìn)行了分析與提取,較全面地研究了電子商務(wù)商品信息檢索需求;深入研究已有的電子商務(wù)搜索引擎和平臺構(gòu)建的技術(shù),對國內(nèi)外的商務(wù)搜索引擎進(jìn)行了比較研究;分析電子商務(wù)環(huán)(來源：[])境下信息處理的特點,過濾選擇商品信息,獲取客戶、商品的情境進(jìn)行匹配,基于購買者對商品評價的智能挖掘,發(fā)現(xiàn)商品的特性與品質(zhì),從而形成一個從商品信息的采集、檢索、組織,到可信推薦的完整商品檢索服務(wù)平臺。(二)提出一個基于電子商務(wù)領(lǐng)域的商品信息語義主題爬蟲(ProductCrawler),實現(xiàn)采集商品信息的方法。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息量的不斷快速增長,Web已成為全球最大的知識庫,其中就包括大量的電子商KKME---專業(yè)醫(yī)學(xué)搜索引擎。如何快速而有效地定位這些信息就需要搜索引擎的幫助,然而目前的搜索引擎門戶如Google、百度等,都不是專門為搜索特定領(lǐng)域信息而設(shè)計的,它們主要面向所有的用戶,力求在返回結(jié)果集上做到更高的查全率。因此,用戶真實需要的信息往往淹沒在大量無用的數(shù)據(jù)中。在電子商務(wù)應(yīng)用中,商務(wù)信息垂直搜索的檢索范圍就是與商品交易相關(guān)的信息,所以實現(xiàn)商品信息搜索引擎的首要任務(wù)就是構(gòu)建一個高效的商品信息主題爬蟲,完成商品信息的領(lǐng)域采集工作。本文所構(gòu)建的語義爬蟲在采集商品信息的過程中,基于領(lǐng)域本體的學(xué)習(xí)對電(來源：[])子商務(wù)領(lǐng)域參照物進(jìn)行不斷的調(diào)整與優(yōu)化,將網(wǎng)頁的主題鏈接分析與主題內(nèi)容語義分析有機的結(jié)合起來,充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢,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。(三)構(gòu)建用戶需求和商品情境模型,提出基于情境相似度計算的用戶商品匹配算法(ContextRank)。在商品信息的檢索過程中,用戶的需求是個性化與多樣化并存,商品本身同樣也具有適用性類。本文把這兩者進(jìn)行統(tǒng)一建模,試圖構(gòu)建用戶購買需求情境、商品特性情境,更完整地對用戶需求進(jìn)行表達(dá)。并嘗試實現(xiàn)情境感知獲取方法,提出基于情境計算的定量商品需求匹配,得到基于語義情境距離的更精確的商品排序,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者。(四)提出基于商品評論信息挖掘的商品可信推薦方法KKME---專業(yè)醫(yī)學(xué)搜索引擎/(OpinionRank)。面對網(wǎng)上眾多商家推銷的海量商品,消費者在挑選商品時,特別是同一類商品有多個商家選擇時往往不知所措。商家對所銷售的商品都是積極的廣告宣傳,很難區(qū)分商品好壞(來源：[])的程度,很大程度上加大了網(wǎng)購的風(fēng)險與難度。本文對于商品信息的可信問題進(jìn)行了深入分析,把已經(jīng)購買使用該商品的用戶評價作為考量商品好壞可信度的來源,基于自然語言處理、概率統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)理論對商品評論信息進(jìn)行挖掘,分析出商品特性以及特性的肯定否定極性程度,以進(jìn)一步服務(wù)于商品精確排序,使整個商品信息檢索系統(tǒng)具備可信推薦因子,從而使用戶能夠檢索到最想購買的而且是具有可靠性的商品。(五)以圖書商品信息檢索為用例,以上述理論方法為基礎(chǔ)設(shè)計開發(fā)了圖書商品檢索原型系統(tǒng)(BookRank)。系統(tǒng)基于商品主題語義爬蟲抓取圖書商品網(wǎng)頁,形成網(wǎng)絡(luò)圖書商品垂直檢索空間;感知不同讀者的用戶情境,實現(xiàn)圖書的語義情境匹配;充分挖掘網(wǎng)絡(luò)書評,以圖書評論的極性程度定量形成可信推薦序列。并提出以用戶購買期望率(PER)來驗證BookRank檢索質(zhì)量的實驗方法,根據(jù)對比實驗數(shù)據(jù)證實了BookRank實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)圖書檢索結(jié)果排序的功能。驗證本文所提出的理論方法具有一定的實用性,達(dá)到了研究的預(yù)期效果,使得原型系統(tǒng)具有一定的應(yīng)用價值,為今(來源：[])后進(jìn)一步的研究提供了基礎(chǔ)實驗平臺,從中也啟示了電子商務(wù)網(wǎng)站需要一個強大的商品搜索引擎的重要性�？傮w上看,本文研究跨平臺商品信息檢索的方法與框架模型,為企KKME---專業(yè)醫(yī)學(xué)搜索引擎戶提供高效、高質(zhì)量的商品信息獲取手段,不僅可以解決電子商務(wù)應(yīng)用中客戶商品信息獲取問題、商務(wù)信息組織問題,還可以為企業(yè)電子商務(wù)平臺構(gòu)建技術(shù)的一致性提出建議模型,提高商品檢索服務(wù)質(zhì)量,過濾垃圾商品信息,獲取客戶、商品的情境進(jìn)行語義化匹配,基于購買者對商品評價的智能挖掘,發(fā)現(xiàn)商品的特性與品質(zhì),構(gòu)建一個從商品信息的采集、檢索、組織,到可信推薦的完整商品檢索服務(wù)平臺,對滿足日益高漲的網(wǎng)絡(luò)購物需求具有較高的應(yīng)用價值。在理論方面,分析Web極端數(shù)據(jù)的特點,找出海量信息迷失的原因,剖析電子商務(wù)領(lǐng)域信息特征,形成一整套領(lǐng)域信息檢索服務(wù)的方法。研究電子商務(wù)的信息層面問題,有助于信息化環(huán)境下信息資源管理

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  本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)環(huán)境下商品信息檢索的若干問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。