【摘 要】
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怎样从多源异构的、自治独立的、多样化的、不一致的电子商务数据中找出同一商品实体是当前面临的主要挑战.通过分析不同平台的数据特征,首先建立基于商品属性?值的索引模型,
【机 构】
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武汉大学计算机学院,空军预警学院,汉口学院计算机科学与技术学院
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怎样从多源异构的、自治独立的、多样化的、不一致的电子商务数据中找出同一商品实体是当前面临的主要挑战.通过分析不同平台的数据特征,首先建立基于商品属性?值的索引模型,构造商品属性-值的全局模式图并进行模式集成,形成模式统一、质量高效的商品信息数据;而后基于层次概率模型对商品的同一性进行多层相似度量;最终完成商品实体识别,并归一化输出满足同一性的商品集和关联属性并进行排序.基于Hadoop平台对3个B2C电子商务数据源中的商品进行了实验,并与传统方法和产品进行了比较,实验结果证明了本框架的可行性、精确性和高效性.
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