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摘要:
随着网上购物逐渐发展,在无法接触到实体商品的情况下,商品描述显得尤为重要.传统人工撰写的商品描述语对所有用户展示相同的商品信息,但没有考虑到不同用户所关注的不同属性,并且人工撰写的效率无法与产品增长速度相匹配,因此如何自动生成个性化产品描述成为前沿研究问题.主要研究个性化商品描述内容生成,考虑用户的个性化特征,对每个用户生成对应其兴趣点的商品描述文本.因为个性化商品描述数据集的缺失,提出CrowdDepict方法,通过豆瓣、京东等公开数据源获取商品描述相关语料处理,利用商品评论等数据,生成商品个性化描述.实验结果表明,提出的个性化商品描述模型可根据用户偏好自动生成个性化的商品描述,内容覆盖用户兴趣与产品特点,文本表达流畅.
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文献信息
篇名 CrowdDepict:多源群智数据驱动的个性化商品描述生成方法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 深度学习 商品描述内容生成 个性化 文本生成 群智数据
年,卷(期) 2020,(10) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 1670-1680
页数 11页 分类号 TP399
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1912015
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 於志文 78 682 12.0 24.0
2 郭斌 54 304 8.0 16.0
3 景瑶 4 1 1.0 1.0
4 张秋韵 2 0 0.0 0.0
5 郝少阳 4 0 0.0 0.0
6 王豪 4 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (3)
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
商品描述内容生成
个性化
文本生成
群智数据
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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4
总被引数(次)
10748
论文1v1指导