【摘要】：本文使用網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)儲(chǔ)存的大量商家商品信息,構(gòu)建仿冒品識(shí)別測(cè)量模型。以京東商城NIKE男鞋為例,本文一方面采集了商品網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),另一方面也為得到能判斷商品真假的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做了大量工作,即用KJ法得到做工、氣味、鞋底和鑒定結(jié)果作為指標(biāo),根據(jù)商品買家評(píng)論判斷商品的真假,基于K2算法對(duì)結(jié)構(gòu)化指標(biāo)和商品真假結(jié)果進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí),選出最佳貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并學(xué)習(xí)參數(shù),得到的模型可作為推算出仿冒品概率的依據(jù)。
[Abstract]:In this paper, a large number of merchandise information stored on the online shopping platform is used to build a model for the identification and measurement of counterfeit goods. Taking the NIKE men's shoes in JingDong Mall as an example, on the one hand, this paper collects the structured data of commodity web pages, on the other hand, does a lot of work to get the basic data that can judge the true or false of the goods. That is to say, the KJ method is used to get the work and smell. The shoe soles and identification results are used as indicators to judge the true or false of the goods according to the commodity buyers' comments. Based on the K2 algorithm, the Bayesian network structure of the structured index and the true or false results of the goods are learned, and the optimal Bayesian network structure and learning parameters are selected. The obtained model can be used as a basis for calculating the probability of imitations.
【作者單位】： 山東大學(xué)管理學(xué)院;山東省產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)研究院;
【分類號(hào)】：F724.6

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本文編號(hào)：2453478