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內容簡介

　　截至2011年12月底我國網絡購物用戶規(guī)模達到1.94億人，網絡購物使用率提升至37.8％。更多的網民通過網購實現(xiàn)日常消費，電子商務已經成為我國經濟發(fā)展的一支重要力量。但隨著日益增長的海量網絡商品信息，網購消費者往往處于信息過載的困境中，如何高效地完成網絡商品選購成為電子商務發(fā)展中的一個迫切需要解決的問題。黃煒編寫的《電子商務環(huán)境下商品信息檢索研究》從電子商務中的買方、商品和商家三者的信息特征出發(fā)，采用本體語義、情境計算和評論挖掘等理論與技術方法，構建了一個從商品信息的采集、檢索、組織、匹配，到可信推薦的完整商品檢索服務平臺，滿足了日益高漲的網絡購物需求?！峨娮由虅窄h(huán)境下商品信息檢索研究》適合從事電子商務、信息檢索相關領域的研究人員參考使用。

作者簡介

　　黃煒：男，博士后，碩士生導師，畢業(yè)于武漢大學信息管理學院，管理學博士。現(xiàn)為湖北工業(yè)大學管理學院管理科學與工程系副主任、武漢理工大學管理學院管理科學與工程流動站博士后，加拿大萊姆頓學院訪問學者、湖北省電子商務學會會員。一直從事電子商務、社會化網絡、信息應急管理等方面的研究，擅長于跨學科的研究。主持教育部人文社會科學研究項目、中國博士后科學基金項目和湖北省自然科學研究項目，參加多項國家級、省部級科研項目和橫向課題，發(fā)表論文10余篇。

圖書目錄

第0章引言 0.1 背景 0.2 研究意義 0.3 研究內容 0.4 內容組織第1章研究綜述 1.1 信息檢索 1.1.1 語義檢索 1.1.2 垂直搜索 1.1.3 個性化檢索 1.2 電子商務 1.2.1 電子商務搜索引擎 1.2.2 電子商務推薦系統(tǒng) 1.3 其他相關技術小結第2章電子商務環(huán)境下商品信息檢索框架 2.1 Web數(shù)據危機 2.2 電子商務搜索引擎面臨的問題 2.3 商品信息檢索框架 2.3.1 ProductRank 2.3.2 商品信息采集 2.3.3 商品信息匹配 2.3.4 商品信息推薦小結第3章電子商務主題語義爬蟲 3.1 網絡爬蟲 3.1.1 通用網絡爬蟲 3.1.2 主題網絡爬蟲 3.2 電子商務中商品頁面特征 3.2.1 商品頁面特征分析 3.2.2 電子商務在線交易本體的構建 3.3 基于本體學習和鏈接預測分析的商品信息主題語義爬蟲 3.3.1 商品信息主題爬蟲框架ProductCrawler 3.3.2 網頁內容相關度計算 3.3.3 主題鏈接預測分析 3.3.4 主題爬行優(yōu)先值計算 3.4 商品主題爬蟲的構建與結果分析小結第4章基于情境感知的商品語義匹配 4.1 情境檢索 4.1.1 情境的概念 4.1.2 基于情境的信息檢索 4.2 用戶與商品情境的本體模型 4.2.1 用戶情境 4.2.2 商品情境 4.3 情境感知 4.3.1 靜態(tài)情境的獲取 4.3.2 動態(tài)情境的學習與更新 4.4 基于ContextRank的商品語義匹配 4.4.1 商品語義情境匹配模型 4.4.2 ContextRank 小結第5章基于商品評論挖掘的商品可信推薦 5.1 商品評論 5.1.1 商品評論概述 5.1.2 商品評論挖掘 5.2 商品可信推薦框架 5.3 商品評論預處理 5.4 商品特性與用戶觀點對抽取 5.5 商品評論極性分析 5.6 OpinionRank 小結第6章網絡圖書商品檢索原型系統(tǒng) 6.1 網絡圖書商品信息 6.2 圖書商品檢索原型系統(tǒng)BookRank 6.2.1 框架設計 6.2.2 系統(tǒng)實現(xiàn) 6.3 實驗 6.3.1 實驗設計 6.3.2 檢索效果 6.3.3 數(shù)據分析小結第7章總結與展望 7.1 總結 7.2 研究展望參考文獻