网络购物中仿冒品的识别与测量——以京东商城NIKE男鞋为例

发布时间：2019-04-03 19:04

【摘要】：本文使用网购平台储存的大量商家商品信息,构建仿冒品识别测量模型。以京东商城NIKE男鞋为例,本文一方面采集了商品网页结构化数据,另一方面也为得到能判断商品真假的基础数据做了大量工作,即用KJ法得到做工、气味、鞋底和鉴定结果作为指标,根据商品买家评论判断商品的真假,基于K2算法对结构化指标和商品真假结果进行贝叶斯网络结构的学习,选出最佳贝叶斯网络结构并学习参数,得到的模型可作为推算出仿冒品概率的依据。
[Abstract]:In this paper, a large number of merchandise information stored on the online shopping platform is used to build a model for the identification and measurement of counterfeit goods. Taking the NIKE men's shoes in JingDong Mall as an example, on the one hand, this paper collects the structured data of commodity web pages, on the other hand, does a lot of work to get the basic data that can judge the true or false of the goods. That is to say, the KJ method is used to get the work and smell. The shoe soles and identification results are used as indicators to judge the true or false of the goods according to the commodity buyers' comments. Based on the K2 algorithm, the Bayesian network structure of the structured index and the true or false results of the goods are learned, and the optimal Bayesian network structure and learning parameters are selected. The obtained model can be used as a basis for calculating the probability of imitations.
【作者单位】： 山东大学管理学院;山东省产品质量检验研究院;
【分类号】：F724.6

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本文编号：2453478