【摘 要】
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电子商务发展迅速,商品数据不断增大,用户在搜寻商品时总是需要浏览许多自己不需要的商品,因此找出其中描述同一个实体的商品能够有效提高用户的购买效率.传统的实体识别算法
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电子商务发展迅速,商品数据不断增大,用户在搜寻商品时总是需要浏览许多自己不需要的商品,因此找出其中描述同一个实体的商品能够有效提高用户的购买效率.传统的实体识别算法很难在电子商务数据上得到理想的结果,因为人工输入的商品容易存在信息错误、信息缺失以及主观上描述的差异,且通过现有的数据清洗与词性标注方法也无法使电子商务数据满足传统实体识别算法的要求.设计并实现了一个基于电子商务的实体分类系统,提出了针对电子商务数据的数据清洗、词性标注、实体识别等算法,并集成了用户行为反馈技术以不断优化实体分类结果.系统采用真实商品数据做实验,验证了系统的有效性.
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