电子商务环境下商品信息检索研究
2012-4
北京大学出版社
黄炜
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170000
截至2011年12月底我国网络购物用户规模达到1.94亿人，网络购物使用率提升至37.8％。更多的网民通过网购实现日常消费，电子商务已经成为我国经济发展的一支重要力量。但随着日益增长的海量网络商品信息，网购消费者往往处于信息过载的困境中，如何高效地完成网络商品选购成为电子商务发展中的一个迫切需要解决的问题。黄炜编写的《电子商务环境下商品信息检索研究》从电子商务中的买方、商品和商家三者的信息特征出发，采用本体语义、情境计算和评论挖掘等理论与技术方法，构建了一个从商品信息的采集、检索、组织、匹配，到可信推荐的完整商品检索服务平台，满足了日益高涨的网络购物需求。
《电子商务环境下商品信息检索研究》适合从事电子商务、信息检索相关领域的研究人员参考使用。
黄炜：男，博士后，硕士生导师，毕业于武汉大学信息管理学院，管理学博士。现为湖北工业大学管理学院管理科学与工程系副主任、武汉理工大学管理学院管理科学与工程流动站博士后，加拿大莱姆顿学院访问学者、湖北省电子商务学会会员。一直从事电子商务、社会化网络、信息应急管理等方面的研究，擅长于跨学科的研究。主持教育部人文社会科学研究项目、中国博士后科学基金项目和湖北省自然科学研究项目，参加多项国家级、省部级科研项目和横向课题，发表论文10余篇。
第0章 引言
0.1 背景
0.2 研究意义
0.3 研究内容
0.4 内容组织
第1章 研究综述
1.1 信息检索
1.1.1 语义检索
1.1.2 垂直搜索
1.1.3 个性化检索
1.2 电子商务
1.2.1 电子商务搜索引擎
1.2.2 电子商务推荐系统
1.3 其他相关技术
小结
第2章 电子商务环境下商品信息检索框架
2.1 Web数据危机
2.2 电子商务搜索引擎面临的问题
2.3 商品信息检索框架
2.3.1 ProductRank
2.3.2 商品信息采集
2.3.3 商品信息匹配
2.3.4 商品信息推荐
小结
第3章 电子商务主题语义爬虫
3.1 网络爬虫
3.1.1 通用网络爬虫
3.1.2 主题网络爬虫
3.2 电子商务中商品页面特征
3.2.1 商品页面特征分析
3.2.2 电子商务在线交易本体的构建
3.3 基于本体学习和链接预测分析的商品信息主题语义爬虫
3.3.1 商品信息主题爬虫框架ProductCrawler
3.3.2 网页内容相关度计算
3.3.3 主题链接预测分析
3.3.4 主题爬行优先值计算
3.4 商品主题爬虫的构建与结果分析
小结
第4章 基于情境感知的商品语义匹配
4.1 情境检索
4.1.1 情境的概念
4.1.2 基于情境的信息检索
4.2 用户与商品情境的本体模型
4.2.1 用户情境
4.2.2 商品情境
4.3 情境感知
4.3.1 静态情境的获取
4.3.2 动态情境的学习与更新
4.4 基于ContextRank的商品语义匹配
4.4.1 商品语义情境匹配模型
4.4.2 ContextRank
小结
第5章 基于商品评论挖掘的商品可信推荐
5.1 商品评论
5.1.1 商品评论概述
5.1.2 商品评论挖掘
5.2 商品可信推荐框架
5.3 商品评论预处理
5.4 商品特性与用户观点对抽取
5.5 商品评论极性分析
5.6 OpinionRank
小结
第6章 网络图书商品检索原型系统
6.1 网络图书商品信息
6.2 图书商品检索原型系统BookRank
6.2.1 框架设计
6.2.2 系统实现
6.3 实验
6.3.1 实验设计
6.3.2 检索效果
6.3.3 数据分析
小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 研究展望
参考文献
版权页： 插图： “个性”一词来源于拉丁语Persona，其原意是指罗马时代戏剧演员在舞台上所戴的假面具，这些不同的面具代表剧中不同人的身份，从这里可以看出，个性是具有一定的模式或特征的。对于什么是“个性化”，学者们有不同的理解。Alexander Pretschner 认为个性化包括个性化的应用、用户模型的创建和表示、评价和过滤算法、协作或个体过滤、系统架构。Susan Gauch等人认为个性化是指在合适的时间将恰当的信息提供给特定的用户。Ahu Sieg认为有效的个性化信息访问是准确地识别用户的背景和以匹配特定背景的方式组织信息。 个性化检索是一种新的检索思想，它不同于传统的检索方法，而是真正以用户为中心，以用户的实时需求为出发点，以用户的个性化特征为参照物，以个性化的手段和方式来服务，并提供个性化的检索结果。其特点是将“个性化”这一理念贯穿整个检索过程，并以用户的反馈来调整检索服务的手段和方式。 搜索引擎个性化检索是指搜索引擎主动或被动地搜集用户的偏好、兴趣等信息需求特征，并以此建立用户模型。在检索过程中将用户检索词匹配和用户模型匹配结合起来，反馈用户所需特定信息的过程，也就是对不同用户提交的完全相同的检索表达式，能按照不同用户的个性化需求而生成不同的检索结果或是排序。 2.个性化检索的研究现状 为了更好地实现个性化检索的目标，国内外学者都从不同角度展开了研究。邢春晓、周立柱对个性化服务中的用户描述文件的表达与更新，资源描述文件的表达，个性化推荐技术，个性化服务体系结构进行了总结分析。赵捧未提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法，自动学习用户查询的历史记录来构建用户兴趣模型，以此推导用户新提问的真正意图，对当前网络环境下应用的若干典型的个性化信息检索技术进行了研究和分析。王军从个性化策略实施的地点、用户模板建立方式、搭载搜索引擎类型和个性化技术4个不同的角度对各种个性化检索技术作了分类，提出要以用户模型与通用模型相结合的方法来提高个性化检索的效率。李广建提出一种个性化网络信息检索系统PIIRS，较完整地实现了个性化检索系统的各项功能。
《电子商务环境下商品信息检索研究》针对电子商务中的商品信息检索存在的问题进行的有意义的探索，构建了一个涵盖商品信息采集、组织、匹配、推荐的完整商品信息检索服务模型；提出了一个基于电子商务领域的商品信息语义主题爬虫，实现采集商品信息的方法；基于语义的爬虫在采集商品信息的过程中，通过领域本体的学习对电子商务领域参照物进行不断的调整与优化，达到更好的主题约束效应，防止主题漂移的发生，并保持较高的主题收获率；建立用户需求和商品情境模型，提出基于情境相似度计算的用户商品匹配算法；让最符合当前用户需求的商品排在前列，尽可能地让最符合该用户需求的商品靠近消费者；提出基于商品评论信息挖掘的商品可信推荐方法，采用自然语言处理、概率统计方法和机器学习理论对商品评论信息进行挖掘，分析出商品特性以及特性的肯定否定极性程度，使用户能够检索到最想购买的而且是具有可靠性的商品。并且以图书商品信息检索为用例，以上述理论方法为基础设计开发了图书商品检索原型系统，根据对比实验数据证实了BookRank实现优质图书检索结果排序的功能。
