一种上下文感知的E-commerce评级大数据赋权方法

发布时间：2018-06-13 17:37

  本文选题：E-commerce + 用户评级　； 参考：《上海大学学报(自然科学版)》2016年01期

【摘要】：电子商务(E-commerce)的飞速发展,产生了大量针对商品的在线评级数据,通过分析评级数据,用户可以对商品的质量进行评估.然而,评级数据的海量性和差异性使得用户难以快速而准确地评估商品的质量.鉴于此,提出一种基于E-commerce评级的上下文感知赋权方法(context-aware weighting approach,CWA),以选出少数"重要"的评级数据并抛弃大多数"不重要"的评级数据,从而确保商品质量评估的快速性和准确性.最后,通过一组实验验证了CWA的有效性.
[Abstract]:With the rapid development of E-Commerce, a large number of online rating data for commodities have been generated. By analyzing the rating data, users can evaluate the quality of goods. However, the mass and diversity of rating data make it difficult for users to evaluate the quality of goods quickly and accurately. In view of this, a context-aware weighting approach based on E-commerce rating is proposed to select a few "important" rating data and discard most of the "unimportant" rating data, so as to ensure the speed and accuracy of commodity quality assessment. Finally, the effectiveness of CWA is verified by a group of experiments.
【作者单位】： 南京大学计算机科学与技术系;曲阜师范大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402258) 江苏省重点研发计划资助项目(BE2015154) 国家电网公司科技资助项目 中国博士后科学基金资助项目(2015M571739) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130014)
【分类号】：F724.6;TP311.13

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本文编号：2014818