發(fā)布時間：2017-05-03 23:08

  本文關鍵詞：面向電子商務搜索引擎的多屬性排序技術研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,電子商務的規(guī)模正在急劇的擴大,需要依靠專門的商品搜索引擎來幫助用戶檢索和篩選商品信息。商品搜索引擎會對查詢結果進行排序,而排序結果的質(zhì)量直接關系到用戶的消費體驗和效率。目前,常見的商品排序方式為基于單個商品消費屬性(比如價格、銷售量等)對查詢結果進行排序,形式比較單調(diào),不能滿足用戶逐漸增長的多樣化和個性化的消費需求。本文開始探討基于多個商品屬性對查詢結果進行排序的可能性。常見的方法為構造聚合函數(shù),將多屬性問題轉換為單屬性問題,然后進行排序。然而由于所有用戶使用同一個聚合函數(shù),排序結果不能體現(xiàn)用戶對商品不同屬性的個性化偏好,導致出現(xiàn)排序結果單一問題；同時也缺乏在客觀上對商品本身價值的衡量,導致排序結果具有一定的不合理性；而且隨著電子商務中用戶與商品數(shù)量的急劇增長,在排序的性能方面也面臨著很大的挑戰(zhàn)。為了應對上述問題,本文以實現(xiàn)對查詢結果基于多商品屬性的個性化排序為目標展開了研究。首先,本文擬構建基于商品屬性的用戶偏好模型,通過分析用戶在電子商務網(wǎng)站上的購物行為信息,挖掘出用戶對商品不同消費屬性的偏好,使排序結果能滿足用戶個性化的消費需求。其次,提出了基于用戶偏好的Skyline排序,Skyline排序基于用戶偏好模型構建的個性化權重向量,實現(xiàn)對查詢結果基于多屬性的排序；基于Skyline查詢機制增加商品本身在各屬性值上的優(yōu)劣這一客觀因素對排序結果的影響,提高了排序的合理性。而且為了求取Skyline查詢機制中各類商品的Skycube,本文還提出了一種更加優(yōu)秀的Skycube計算方法CSBSC.最后,本文將上述方案中需要較高計算能力和存儲空間消耗的商品Skycube計算部分放到Hadoop平臺上進行,而且實現(xiàn)了CSBSC算法的MapReduce版本CSBSC-MR,并對其在MapReduce框架下的執(zhí)行過程做了進一步的優(yōu)化,提高了計算的性能。本文在上述研究工作的基礎上構建了一個基于Skyline的商品排序系統(tǒng)SLine系統(tǒng),以實現(xiàn)對商品查詢結果基于多商品屬性的個性化排序,SLine系統(tǒng)最終會被部署到東南大學云計算中心。本文最后采用合成基準測試數(shù)據(jù)集和從京東商城抓取的真實數(shù)據(jù)分別對CSBSC算法和SLine系統(tǒng)進行了性能驗證和測試。
【關鍵詞】：電子商務 商品排序 Skylinet MapReduce
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3;F724.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 研究目標13-14
• 1.4 研究內(nèi)容14-15
• 1.5 論文組織結構15-16
• 第二章 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)總體模型及框架16-23
• 2.1 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)設計方案16-18
• 2.2 Hadoop平臺及MapReduce計算框架介紹18-22
• 2.3 小結22-23
• 第三章 用戶偏好模型的分析與建立23-31
• 3.1 基于商品屬性的用戶偏好模型23-24
• 3.2 模型構建24-27
• 3.2.1 基于AHP的初始賦權24-26
• 3.2.2 基于用戶偏好的權重修正26-27
• 3.3 商品屬性值的歸一化處理27
• 3.4 實驗與分析27-30
• 3.4.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集27-28
• 3.4.2 用戶偏好獲取的準確性驗證28-29
• 3.4.3 用戶消費行為的增加對排序影響29-30
• 3.5 小結30-31
• 第四章 基于用戶偏好的Skyline排序機制31-45
• 4.1 Skyline排序31-32
• 4.2 Skycube計算32-33
• 4.3 Skycbue中子空間上的Skyline計算33-37
• 4.3.1 相關子空間上的Skyline計算分析33-35
• 4.3.2 相關子空間上的Skyline計算模型35-36
• 4.3.3 模型優(yōu)化36-37
• 4.4 基于列排序的Skycube計算方法CSBSC37-40
• 4.4.1 列排序準備38
• 4.4.2 單個屬性上的Skyline計算38
• 4.4.3 多個屬性上的Skyline計算38-40
• 4.5 CSBSC算法性能驗證40-44
• 4.5.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集41-42
• 4.5.2 維度可擴展性42
• 4.5.3 基數(shù)可擴展性42-43
• 4.5.4 重復數(shù)據(jù)對算法的影響43-44
• 4.6 小結44-45
• 第五章 MapReduce框架下多Skyline查詢算法執(zhí)行優(yōu)化45-53
• 5.1 單個屬性上Skyline計算的MapReduce實現(xiàn)45-46
• 5.2 多個屬性上Skyline計算的MapRedcue實現(xiàn)46-48
• 5.2.1 執(zhí)行優(yōu)化46-47
• 5.2.2 MapReduce實現(xiàn)47-48
• 5.3 具有依賴關系的組合式MapReduce48-51
• 5.4 MapReduce框架下CSBSC算法執(zhí)行性能驗證51-52
• 5.4.1 實驗環(huán)境51
• 5.4.2 執(zhí)行效率驗證51-52
• 5.4.3 集群節(jié)點數(shù)對執(zhí)行效率的影響52
• 5.5 小結52-53
• 第六章 基于Skyline的商品排序系統(tǒng)53-69
• 6.1 SLine商品排序系統(tǒng)簡介53
• 6.2 SLine系統(tǒng)總體設計53-54
• 6.3 SLine系統(tǒng)具體實現(xiàn)54-61
• 6.4 系統(tǒng)部署環(huán)境61-62
• 6.5 SLine系統(tǒng)測試62-68
• 6.5.1 SLine系統(tǒng)功能測試63-66
• 6.5.2 SLine系統(tǒng)總體性能測試66-68
• 6.6 小結68-69
• 第七章 總結與展望69-70
• 參考文獻70-72
• 致謝72-73
• 作者在攻讀碩士學位期間相關研究工作73-74
• 作者簡歷74

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