CrowdDepict：多源群智数据驱动的个性化商品描述生成方法

发布时间：2023-03-04 19:55

　　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。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
    2.1 用户画像与智能推荐
    2.2 个性化文本内容生成
3 Crowd Depict系统概述与数据获取
    3.1 问题分析
    3.2 系统整体架构
    3.3 群智数据获取
        3.3.1 多源群智描述文本获取
        3.3.2 用户、图书画像数据获取
4 Crowd Depict方法
    4.1 用户、图书画像
    4.2 数据预处理
    4.3 个性化商品描述生成模型
        4.3.1 Encoder-Decoder生成商品描述文本模块
        4.3.2 模板生成商品描述文本模块
        4.3.3 抽取式生成商品描述文本模块
5 实验验证
    5.1 用户画像
    5.2 个性化商品描述文本生成
        5.2.1 装帧和题材内容生成实验结果
        5.2.2 模板生成实验结果
    5.3 实例展示
6 总结与展望



本文编号：3754903