随着信息技术与网络技术的不断发展,互联网与商业活动的结合创造了新的网络经济,使企业的经营活动由传统经营模式转向将产品发布、网络营销、交易管理而实现电子化,迎来了崭新的电子商务时代。在电子商务时代,商家为了追寻潜在的用户,使用了越来越多的数据挖掘技术,让广告和商品引导信息,可以直接进入到用户的视野,从而进行用户引导,达到广告的目的。例如,淘宝,在淘宝网页中有很多商品的链接,为了吸引用户去发现自己所需要的商品。而在淘宝上的卖家,也会加入很多对自己的商品的描述,其中必然会有很多促销的信息,而使商品本身的用户关心的属性,迷失在其中。那么作为淘宝这样的C2C电子商务模式,希望可以在检索商品时,可以检索到更中性的,客观的商品描述。在对数据进行观察之后,发现了数据的规律,于是引出了如何提取商品中用户关心的属性以及关键字的问题。根据商品属性的进行权重的计算,再加上学习系统的修正,提取出商品中用户关心的属性和关键字,这样一方面可以使检索更加有针对性,另一方面可以排除掉,商铺中对商品添加的额外促销信息。本文提出了三种权重计算的方式,让检索中的排名更加客观准确。