商品个性融会贯通搜索系统的设计与实现

发布时间：2019-08-07 17:47

【摘要】：随着电子商务的发展,购物网站上的商品日益增加,用户利用搜索引擎搜索商品变得越来越困难。因此,如何根据用户自身特征及其兴趣和偏好,如何根据用户的信息和商品的信息契合度来影响搜索的结果,让用户快速找到自己想要得商品成为迫切需要解决的问题。基于上述背景,本文设计实现了一个个性化搜索引擎。 个性化搜索主要有基于查询改进的个性化搜索引擎、个性化网页权重的个性化搜索引擎和个性化多元搜索引擎等,用户特征收集方法也有三种：服务器端挖掘、用户主动提供和系统被动学习。本文评估了这些方案的优缺点,结合淘宝公司现有的资源,选择了基于个性化权重的个性化搜索方案,在用户的特征提取方面采用服务端挖掘的方法。系统从三个维度进行了个性化,分别是用户的性别、用户的价格偏好和用户对商品本身属性的选择倾向,三者同时作用影响商品权重的实现方案。系统需要做的主要工作是用户性别、价格偏好、肤质、服装偏好等数据的挖掘,搜索关键字分析,商品属性提取,添加个性化索引字段和相关性计算的个性化加权。用户性别预测采用的是逻辑回归模型,价格分档采用k-means聚簇和高斯分布模型相结合的方式实现。由于数据量较大,系统很多工作都基于hadoop平台开发。个性化特征加权将采用增加个性化修正参数的方案,而不会改变其他特征的计算。实际使用表明,本文设计实现的个性化搜索系统能够较为精确的了解用户的意图,为商品搜索带来了便利。它能够让用户更快的找到自己想要的东西,节约了浏览查找的过程,增加了用户体验,让搜索更加智能化。 本文首先介绍了个性化搜索引擎的开发背景,接着介绍了实现该系统所用的相关的技术,之后在分析系统的需求的基础上设计出系统的整体架构和系统各个模块的划分,并逐一阐述了各个模块的功能和设计。最后根据各模块的设计给出详细的系统实现。
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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本文编号：2524092