【摘 要】
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在电子商务平台中为了提高用户查询意图识别与分析效果,提出基于查询意图的分类方法,对URL进行意图分类.从购物车选择、商品特征、商品口碑与品牌刺激特征进行分析,判断用户
【基金项目】
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2020年度泉州市第一批科技计划项目(2020C064):“基于大数据处理的协同过滤智能推荐系统的研究与设计”,2019年度福建省中青年教师教育科研项目(JAT190861):“基于区块链技术的供应链管理平台的构建”
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在电子商务平台中为了提高用户查询意图识别与分析效果,提出基于查询意图的分类方法,对URL进行意图分类.从购物车选择、商品特征、商品口碑与品牌刺激特征进行分析,判断用户的意图;对文中所研究的用户意图识别方法进行实验分析,以用户行为和商品特征为例进行说明.结果显示,在高意图的用户购买行为中,行为特征中用户在页面累计活跃度、上个会话是否购买和在该网页持续时间对用户的购买行为具有明显的正向影响.商品特征中特定商品热度越高,用户购买的可能性越高.
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