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张书娟

作品数：3 被引量：2H指数：1
供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇同义词识别
  • 2篇用户
  • 2篇用户行为
  • 2篇SIMRAN...
  • 1篇电子商务
  • 1篇语义
  • 1篇语义关系
  • 1篇商务
  • 1篇特征提取
  • 1篇TREE
  • 1篇BOOST
  • 1篇DECISI...
  • 1篇DECISI...
  • 1篇GRADIE...

机构

  • 3篇哈尔滨工业大...

作者

  • 3篇张书娟
  • 2篇关毅
  • 2篇董喜双

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于电子商务用户行为的同义词识别
随着互联网的发展，电子商务逐步发展起来，因此为个人和企业提供网上交易的电子商务平台应运而生。电子商务平台需要准确理解买方的搜索意图，并展现出相应的商品。为达到这个目标，电子商务平台逐步转入语义关系的研究，而同义关系是语义...
张书娟
关键词：电子商务用户行为同义词识别语义关系特征提取
基于电子商务用户行为的同义词识别被引量：2
2012年
该文研究了电子商务领域同义词的自动识别问题。电子商务领域的同义词是指对同一事物或概念的不同表达,即在商品描述和检索中可以相互替换的词,针对该领域新词多、错别字多、近义词多的特点,提出基于用户行为的同义词识别方法。首先通过并列关系符号切分商品标题和基于SimRank思想聚集查询两种方法获取候选集合,进而获取两词的字面特征以及标题、查询、点击等用户行为特征,然后借助Gradient Boost Decision Tree模型判断是否同义。实验表明同义词识别准确率达到56.52%。
张书娟董喜双关毅
关键词：同义词识别SIMRANKGRADIENTBOOSTDECISIONTREE
基于电子商务用户行为的同义词识别
本文研究了电子商务领域同义词的自动识别问题。针对该领域新词多、错别字多、近义词多的用词特点,提出基于用户行为的同义词识别方法。首先通过并列关系符号切分商品标题和基于SimRank思想聚集查询两种方法获取候选集合,进而获取...
张书娟董喜双关毅
关键词：同义词识别用户行为SIMRANK
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