【摘 要】
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近年来,随着电商平台的日益发展,产生的数据量也逐渐庞大,如何有效地从各类多源异构数据中挖掘出有效信息成为亟待解决难题。电商平台多采用基于关键词匹配的商品检索机制,匹配范围往往局限于商品标题,商家为了提高自身销售商品的检索率往往会在商品标题中加入对商品特性的描述或优惠信息等文本给商品真实名称的识别带来很大困难。因此,本文将从以下几个方面进行研究。首先,针对电商领域命名实体识别比较困难的问题,使用Se
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近年来,随着电商平台的日益发展,产生的数据量也逐渐庞大,如何有效地从各类多源异构数据中挖掘出有效信息成为亟待解决难题。电商平台多采用基于关键词匹配的商品检索机制,匹配范围往往局限于商品标题,商家为了提高自身销售商品的检索率往往会在商品标题中加入对商品特性的描述或优惠信息等文本给商品真实名称的识别带来很大困难。因此,本文将从以下几个方面进行研究。首先,针对电商领域命名实体识别比较困难的问题,使用Seq2Seq模型代替传统的循环神经网络,通过基于自注意力机制的神经网络Transformer对文本特征进行提取,利用条件随机场（Conditional Random Fields,CRF）对文本特征进行分类,提出了基于Transformer+CRF的命名实体识别模型来确定实体所属类别。最终实现了对商品标题中所包含的多种类别实体进行高效且精准地识别。其次,针对电商领域数据存储与管理较为复杂的问题,以命名实体识别算法为核心,设计了知识图谱的构建步骤,通过本体结构定义、信息抽取、知识融合、知识加工和知识存储等步骤完成了电商领域知识图谱的高质量构建工作。再次,针对知识图谱的数据分析依赖较强专业知识的问题,设计并实现了一个商品知识图谱可视分析系统。系统整体采用多图结合的布局方式,使用概览+细节的交互式手段实现了对不同尺度下的知识图谱进行可视化展示,并对其后隐藏的海量数据进行挖掘和探索。此外,还以商品检索和商品画像为例展示了本系统的实际应用。最后,设计了命名实体识别模型实验平台,分析验证了所提方法的正确性和有效性,通过对可视分析中发现的异常进行展示,验证了可视分析系统的有效性,也从侧面反映了本文所构建出的商品知识图谱的实用性。
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