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文檔簡介
1、隨著B2C電子商務(wù)的發(fā)展,網(wǎng)上商品的數(shù)量和種類越來越多,商品信息也越來越詳細,但是商家和消費者之間的信息不對稱問題仍然存在,并會對商品交易和消費者滿意度產(chǎn)生消極影響。Web2.0的興起為商家和消費者提供了更為便利的溝通方式,通過B2C 網(wǎng)站的各種交互平臺,商家可以獲取用戶反饋的各類信息,有針對性的對網(wǎng)站商品詳細信息進行完善。
本文首先對電子商務(wù)中信息不對稱問題進行了闡述,分析了B2C 網(wǎng)站常見的各類交互方式,認為商家可以通
2、過收集用戶反饋信息發(fā)掘用戶關(guān)注的商品屬性;然后結(jié)合文獻,介紹了目前國內(nèi)外商品屬性抽取的相關(guān)算法研究,對商品屬性抽取進行任務(wù)劃分,提出了本文的商品屬性抽取流程和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的商品屬性抽取方法,該方法主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建關(guān)聯(lián)規(guī)則事務(wù)文件、應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法抽取頻繁項集、初始商品屬性集合后續(xù)處理等四個部分;對于提出的商品屬性抽取方法本文也進行了實驗驗證,對B2C 網(wǎng)站中獲取到的實際用戶數(shù)據(jù)進行實驗,從查全率和查準(zhǔn)率兩個角度對本算法進行了實驗
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