基于电商数据的产品知识图谱构建研究

被引:22
作者
丁晟春 [1 ,2 ]
侯琳琳 [1 ]
王颖 [1 ]
机构
[1] 南京理工大学经济管理学院
[2] 江苏省社会公共安全科技协同创新中心
关键词
产品知识图谱; 实体抽取; 评价对象抽取; 属性抽取; 实体链接;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
【目的】引入产品画像概念,解决现有电商平台上对产品静态信息和动态评论关联上的不足。【方法】将知识图谱作为挖掘、组织、存储、展示产品信息的方法,引入到产品画像的构建研究中,提出基于知识图谱的产品画像构建方法。【结果】通过设计三项实验生成手机知识图谱数据层,其中命名实体抽取实验的F值达到77.52%,评价对象–评价词抽取实验的F值达到76.04%,同义词发现实验的F值为63.16%。其实验结果验证了所提方法的有效性。【局限】产品画像构建中的关系抽取限定了关系类别,使得画像中的关系数量有限;对产品市场流通维度的分析有限。【结论】本研究能够有效帮助购物平台改善产品对比和产品搜索等机制,为用户提供更好的产品服务。
引用
收藏
页码:45 / 56
页数:12
相关论文
共 11 条
[1]  
基于web的工业产品知识图谱构建及应用.[D].邵元新.沈阳航空航天大学.2017, 08
[2]  
Towards a sales assistant using a product knowledge graph.[J].Haklae Kim.Web Semantics: Science; Services and Agents on the World Wide Web.2017,
[3]  
Mining product maps for new product development.[J].Shu-Hsien Liao;Chia-Lin Hsieh;Sui-Ping Huang.Expert Systems With Applications.2006, 1
[4]   基于“产品画像”的乳制品安全预警系统研究 [J].
杨美婷 ;
刘蓓琳 ;
王韵博 .
黑龙江畜牧兽医, 2017, (12) :27-29+290
[5]   基于概念格理论的产品领域本体构建研究 [J].
陆佳莹 ;
袁勤俭 ;
黄奇 ;
钱韵洁 .
现代图书情报技术, 2016, (05) :38-46
[6]   电商平台商品信息组织机制研究 [J].
周妍 ;
王军 .
图书馆建设, 2015, (06) :21-26
[7]   基于Folksonomy和RDF的信息组织与表示 [J].
余本功 ;
顾佳伟 .
现代图书情报技术 , 2014, (11) :24-30
[8]   融合核心句与依存关系的评价搭配抽取 [J].
陶新竹 ;
赵鹏 ;
刘涛 .
计算机技术与发展, 2014, 24 (01) :118-121
[9]   网络用户评论信息源选择方法研究 [J].
李洁娜 ;
徐健 ;
李萱杰 ;
郭诗琪 ;
陈铱晗 .
情报理论与实践, 2013, 36 (07) :94-99
[10]   面向产品开发的知识地图构建 [J].
苏海 ;
蒋祖华 ;
伍宏伟 .
上海交通大学学报, 2005, (12) :2034-2039