基於語義挖掘和神經網絡的電子商務網頁推薦方案

Concepts de base

本文提出了一種基於語義網絡挖掘和BP神經網絡的電子商務網頁推薦方案,能夠根據用戶偏好快速準確地推薦所需的網頁信息。

Résumé

本文提出了一種電子商務網頁推薦方案,結合語義網絡挖掘和BP神經網絡算法,解決了不同類型網頁排序的問題,並實現了一個智能元搜索引擎,幫助用戶準確獲得所需的電子商務網頁信息。

該方案包括以下5個模塊:

1. 預處理和詞典實現模塊:對搜索引擎檢索的候選網頁進行預處理,去除不完整的輸入項,清理數據和詞幹,並建立網頁詞典。

2. 內容優先級模塊:使用網絡內容挖掘技術對文檔進行分類和排序,提取網頁相關性,確定網頁優先級,去除和檢索與服務產品無關的電子商務網站頁面。

3. 時間消耗優先級模塊:根據候選網頁的時間戳確定網頁優先級,給予用戶停留時間較長的網頁更高的優先級。

4. 語義推薦模塊:使用最長公共子序列算法識別不同語義行為文件的用戶會話數據,確定本體類別,避免對用戶檢索查詢的錯誤解釋。

5. BP神經網絡模塊:將內容優先級、時間消耗優先級、電子商務用戶對候選網站的顯式/隱式反饋、推薦語義和輸入偏差量作為BP神經網絡的5個輸入特徵,對網頁優先級進行分類和識別。

實驗結果表明,該方案的準確率和召回率均優於現有方案,且計算效率更高,能夠更好地識別用戶所需的網頁,適用於電子商務網站的排序和推薦。

Stats

用戶搜索查詢的平均長度越長,網頁推薦的準確率和召回率越高。
當搜索序列長度為8時,本方案的準確率和召回率分別為91.7%和90.3%,比現有方案分別高6.2%和4.9%。
對於相同的日誌文件大小,本方案的處理時間明顯低於現有方案,且隨著文件大小增加,差距越來越大。

Citations

"本文提出了一種基於語義網絡挖掘和BP神經網絡的電子商務網頁推薦方案,能夠根據用戶偏好快速準確地推薦所需的網頁信息。"
"實驗結果表明,該方案的準確率和召回率均優於現有方案,且計算效率更高,能夠更好地識別用戶所需的網頁,適用於電子商務網站的排序和推薦。"

Idées clés tirées de

E-commerce Webpage Recommendation Scheme Base on Semantic Mining and Neural Networks

by Wenchao Zhao... à arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07033.pdf

Questions plus approfondies

如何進一步提高網頁推薦的準確性和效率,例如結合深度學習技術?

為了進一步提高網頁推薦的準確性和效率，可以考慮結合深度學習技術，特別是使用深度神經網絡（DNN）和卷積神經網絡（CNN）等模型。這些模型能夠自動提取特徵，並在大數據環境中進行高效的學習。具體方法包括：

特徵自動提取：利用深度學習模型自動從用戶行為數據中提取高層次特徵，這樣可以減少手動特徵工程的需求，並提高模型的泛化能力。

序列建模：使用長短期記憶網絡（LSTM）或門控循環單元（GRU）來捕捉用戶的行為序列，這樣可以更好地理解用戶的偏好變化，從而提供更個性化的推薦。

強化學習：結合強化學習技術，根據用戶的即時反饋調整推薦策略，這樣可以在動態環境中持續優化推薦效果。

多模態學習：整合來自不同來源的數據（如文本、圖像和用戶行為數據），通過多模態學習提高推薦系統的準確性，這樣可以更全面地理解用戶需求。

模型集成：結合多個模型的預測結果，通過集成學習技術提高推薦的穩定性和準確性。

這些方法不僅能提高網頁推薦的準確性，還能顯著提升系統的運行效率，從而改善用戶體驗。

除了網頁推薦,語義挖掘和神經網絡技術在電子商務領域還有哪些潛在應用?

語義挖掘和神經網絡技術在電子商務領域的潛在應用非常廣泛，主要包括以下幾個方面：

個性化廣告投放：通過分析用戶的行為數據和偏好，利用語義挖掘技術生成個性化的廣告內容，並通過神經網絡模型優化廣告投放策略，提高廣告的點擊率和轉換率。

客戶服務和聊天機器人：利用自然語言處理（NLP）技術，開發智能客服系統，通過語義理解用戶的問題並提供即時的解答，提升客戶滿意度。

產品分類和標籤生成：使用深度學習模型自動對產品進行分類和標籤生成，這樣可以提高產品搜索的準確性，幫助用戶更快找到所需商品。

需求預測：通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，利用神經網絡進行需求預測，幫助商家制定更有效的庫存管理和供應鏈策略。

用戶行為分析：結合語義挖掘技術，深入分析用戶的瀏覽行為和購買習慣，從而為商家提供更具價值的市場洞察。

這些應用不僅能提升電子商務平台的運營效率，還能增強用戶的購物體驗，從而促進銷售增長。

本文提出的方法是否可以應用於其他領域的信息檢索和推薦,如醫療診斷、金融預測等?

本文提出的基於語義挖掘和BP神經網絡的網頁推薦方法，確實可以應用於其他領域的信息檢索和推薦，具體包括：

醫療診斷：在醫療領域，可以利用語義挖掘技術分析患者的病歷和症狀，結合神經網絡模型進行疾病預測和診斷推薦，幫助醫生做出更準確的診斷決策。

金融預測：在金融領域，通過分析市場數據和用戶行為，利用深度學習模型進行股票價格預測和風險評估，從而幫助投資者制定更有效的投資策略。

內容推薦系統：在媒體和娛樂行業，基於用戶的觀看歷史和偏好，利用語義挖掘和神經網絡技術提供個性化的內容推薦，提升用戶的觀看體驗。

教育領域：在在線教育平台中，可以根據學生的學習行為和成績，利用推薦系統提供個性化的學習資源和課程建議，促進學生的學習效果。

社交媒體：在社交媒體平台上，通過分析用戶的互動行為，利用語義挖掘技術推薦相關的內容和朋友，增強用戶的社交體驗。

總之，這些方法的核心思想和技術框架具有廣泛的適用性，可以在多個領域中實現信息檢索和推薦的優化。