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摘
摘 要
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摘 要
随着电子商务网站信息量的迅速增长,给消费者获取感兴趣的商品信息带来 了困难,卖家也面临着很难将商品信息精准发送给目标客户的困境,而这些困难 成为制约电子商务网站持续发展的问题。为解决上述问题,行业提出了商品个性 化推荐技术。目前个性化推荐技术的推荐对象基本以商品本身为主,很少关注如 商品打折、商品广告、商品促销等类似新闻的商品资讯文本信息。而向消费者发 布这些资讯信息都是线下商店推广商品很重要的方式,对消费者购买行为有很强 的影响。针对该问题,本课题构建一个商品资讯投送平台,帮助卖家将商品的资 讯准确投送给目标客户。
针对商品资讯投送平台的需求,本论文提出了一个基于潜在语义索引的商品 资讯精准投送模型。通过分析资讯投送的基本过程,很显然影响精准匹配的最关 键问题是推荐策略,而推荐策略中最重要的部分是信息表示模型。相比其它信息 表示模型,潜在语义索引模型考虑到文本的语义结构,并有效地解决了同义词和 多义词的问题,在信息表示的准确方面比其它几种模型都更具优势。基于潜在语 义索引的商品资讯投送模型是对大量训练文本进行预处理,将这些文本集表示成 词-文本矩阵,利用奇异值分解将词-文本矩阵从高维矩阵降到低维矩阵,形成潜在 语义空间。生成的潜在语义空间保留了原词-文本矩阵的潜在语义关系,同时去掉 了因具体用词方式不同而带来的噪声信息,从而提高商品资讯投送的精准度。除 此之外,消费者需求模型反映消费者的兴趣,对商品资讯投送精准度有很强的影 响,本论文通过分析消费者需求模型的不足,利用本体论改进消费者需求模型表 达消费者需求的能力,从而进一步提高商品资讯投送的精准度。
本论文围绕实现商品资讯精准投放的目标,创造性地提出了基于潜在语义索引 的商品资讯精准投送模型。除此之外,本论文还将该商品资讯精准投送模型应用 到商品资讯投送平台系统的构建中,并结合面向对象设计知识完成了对商品资讯 投送平台系统的设计与实现。最后,论文设计实验方案,验证商品资讯精准投送 模型的关键性能。
关键词:资讯推荐,潜在的语义索引,奇异值分解,本体论
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ABSTRACT
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ABSTRACT
The rapid growth of e-commerce websites’ information brings a lot of difficulties to the development of e-commerce industry. Because the consumer find it difficult to retrieve their interested product information, and sellers are also facing the difficulty that the product information can’t be sent to their target consumer accurately. To solve these problems, experts propose to the personal recommendation technology. Currently, most of the personal recommendation systems only take into account the description of the product itself, but not the news of the product, such as news about discount goods, news about product advertisement, news about product promotion and so on. It is an important product promotion approach for the offline shop to send these news to the consumer. Because the news can effectively attract consumers to purchase product. So, this paper proposes to a delivery platform for product news, which helps the seller send the product news to their target consumer accurately.
To be satisfactory for product ne
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