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基于日志挖掘的电商查询建议方法
基于日志挖掘的电商查询建议方法
作者:
王若飞
王菁
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
查询建议
日志挖掘
电子商务
准确率
MapReduce
摘要:
查询建议可以有效减少用户输入、消除查询歧义,提高信息检索的便捷性和准确率.随着电子商务的发展,查询建议也越来越多地应用于电子商务网站的商品搜索中.然而,传统的基于Web搜索的查询建议方法在电商领域并不能完全适用.针对电商这一特定领域,对不同的查询建议技术进行比较,提出了一种综合考虑用户的搜索以及购物行为的查询建议方法,运用MapReduce技术对用户日志进行挖掘,以此生成检索词词库;并通过在线计算与离线计算结合的方法,为用户提供实时查询建议.实验结果表明,本文提出的基于日志挖掘的电商查询建议方法能有效提高查询建议的准确率,并且具有良好的处理性能.
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篇名
基于日志挖掘的电商查询建议方法
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
查询建议
日志挖掘
电子商务
准确率
MapReduce
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
高性能计算
研究方向
页码范围
231-237
页数
7页
分类号
TP393
字数
6036字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2018.02.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王菁
16
46
4.0
6.0
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王若飞
1
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1.0
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传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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2018(1)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
查询建议
日志挖掘
电子商务
准确率
MapReduce
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:
http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:
重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
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