基于电子商务用户行为的同义词识别

• 作者: 关毅 张书娟 董喜双
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 同义词识别 用户行为 SimRank Gradient Boost Decision Tree
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 79-85
• 分类号: TP391
• 字数: 6014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.03.014

摘要

该文研究了电子商务领域同义词的自动识别问题.电子商务领域的同义词是指对同一事物或概念的不同表达,即在商品描述和检索中可以相互替换的词,针对该领域新词多、错别字多、近义词多的特点,提出基于用户行为的同义词识别方法.首先通过并列关系符号切分商品标题和基于SimRank思想聚集查询两种方法获取候选集合,进而荻取两词的字面特征以及标题、查询、点击等用户行为特征,然后借助Gradient Boost Decision Tree模型判断是否同义.实验表明同义词识别准确率达到56.52％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关毅		56	1214	16.0	33.0
2	董喜双		6	57	3.0	6.0
3	张书娟		1	8	1.0	1.0