【摘 要】
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提出一种结合语义检索和多属性决策方法的商品信息检索模型。通过构建语义向量空间进行语义相似度计算,以实现检索结果与顾客查询关键词的语义匹配;同时该模型也采用TOPSIS多
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提出一种结合语义检索和多属性决策方法的商品信息检索模型。通过构建语义向量空间进行语义相似度计算,以实现检索结果与顾客查询关键词的语义匹配;同时该模型也采用TOPSIS多属性决策方法对检索到的商品进行效用值计算,从而建立商品内容的比较机制。最后,从准确率、顾客接受度等指标通过实验证实该模型的有效性,能够提高商品信息检索的精准度。
A commodity information retrieval model combining semantic retrieval and multi-attribute decision making is proposed. Semantic similarity is calculated by constructing semantic vector space to achieve the semantic matching between search results and customer query keywords. Meanwhile, TOPSIS multi-attribute decision-making method is also used to calculate the utility value of the retrieved products to establish the comparison of the content of the products mechanism. Finally, from the accuracy, customer acceptance and other indicators through experiments to confirm the validity of the model, can improve the accuracy of product information retrieval.
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