B2C網(wǎng)站商品屬性抽取研究.pdf

1、隨著B2C電子商務的發(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算法研究，對商品屬性抽取進行任務劃分，提出了本文的商品屬性抽取流程和基于關聯(lián)規(guī)則的商品屬性抽取方法，該方法主要包括數(shù)據(jù)預處理、構(gòu)建關聯(lián)規(guī)則事務文件、應用關聯(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，從查全率和查準率兩個角度對本算法進行了實驗