【摘 要】
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随着网络的发展以及社会物流、金融等方面的完善,网络购物在近几年呈现出异常迅速的发展趋势。人们在日常生活中无时无刻不接触着海量的商品信息,这些信息都在潜意中影响着人们的购物选择。而由于微博等社交网络的快速兴起,大量的用户生成内容往往会引领出社会潮流,使得商品出现“爆款”。这导致了在互联网购物中出现的“马太效应”,即流行度越高的商品往往会销量越高,用户在选择商品时,流行商品意味着更容易被用户接受,形成
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随着网络的发展以及社会物流、金融等方面的完善,网络购物在近几年呈现出异常迅速的发展趋势。人们在日常生活中无时无刻不接触着海量的商品信息,这些信息都在潜意中影响着人们的购物选择。而由于微博等社交网络的快速兴起,大量的用户生成内容往往会引领出社会潮流,使得商品出现“爆款”。这导致了在互联网购物中出现的“马太效应”,即流行度越高的商品往往会销量越高,用户在选择商品时,流行商品意味着更容易被用户接受,形成一种强者越强的局面。那么如何从社交网络这种无结构的网络中抽取出商品信息,并发现其中商品的流行度,找到热点,将会对消费者的购物选择提供参考,同时也能为商家的生产销售决策给出意见。由于社交网络本身的结构不明确,以及内容形式随意、口语化严重等问题,都给社交网络中流行商品的获取增加了难度。本文将从如何在社交网络中获取商品信息,以及如何获取已抽取商品的流行度两个方面入手,提出一种面向社交网络的热点商品导购算法。本文首先分析了微博中商品实体的定义,并构建了一个手机领域的实体库,通过加入已知领域知识提出了一种改进的命名实体识别方法。通过产品实体库,达到了较好产品以及特征识别效果。其次,本文在实体识别的基础上,通过微博传播链对产品实体进行了标准化处理,并在改进的加权LeaderRank算法基础上,发现社交网络中影响力微博节点,并引入时间衰减因子以及产品实体标准化,提出了一种热点商品的发现算法,并通过对特征的匹配给出产品的特征推荐。通过实验证明,本文提出的方法能够很好的识别社交网络内容中的商品信息,并且所给出的热点商品具有很高的用户覆盖范围。同时,本文还给出了一个热点商品的导购平台,为用户以及商家提供了商品流行度信息的参考。
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