作者：黄炜 日期：2022-01-11 02:21:00
黄炜编写的《电子商务环境下商品信息检索研究》针对电子商务中的商品信息检索存在的问题进行的有意义的探索，构建了一个涵盖商品信息采集、组织、匹配、推荐的完整商品信息检索服务模型；提出了一个基于电子商务领域的商品信息语义主题爬虫，实现采集商品信息的方法；基于语义的爬虫在采集商品信息的过程中，通过领域本体的学习对电子商务领域参照物进行不断的调整与优化，达到更好的主题约束效应，防止主题漂移的发生，并保持较高的主题收获率；建立用户需求和商品情境模型，提出基于情境相似度计算的用户商品匹配算法；让*符合当前用户需求的商品排在前列，尽可能地让*符合该用户需求的商品靠近消费者；提出基于商品评论信息挖掘的商品可信推荐方法，采用自然语言处理、概率统计方法和机器学习理论对商品评论信息进行挖掘，分析出商品特性以及特性的肯定否定极性程度，使用户能够检索到*想购买的而且是具有可靠性的商品。并且以图书商品信息检索为用例，以上述理论方法为基础设计开发了图书商品检索原型系统，根据对比实验数据证实了bookrank实现优质图书检索结果排序的功能。
截至2011年12月底我国网络购物用户规模达到1.94亿人，网络购物使用率提升至37.8％。更多的网民通过网购实现日常消费，电子商务已经成为我国经济发展的一支重要力量。但随着日益增长的海量网络商品信息，网购消费者往往处于信息过载的困境中，如何高效地完成网络商品选购成为电子商务发展中的一个迫切需要解决的问题。黄炜编写的《电子商务环境下商品信息检索研究》从电子商务中的买方、商品和商家三者的信息特征出发，采用本体语义、情境计算和评论挖掘等理论与技术方法，构建了一个从商品信息的采集、检索、组织、匹配，到可信推荐的完整商品检索服务平台，满足了日益高涨的网络购物需求。《电子商务环境下商品信息检索研究》适合从事电子商务、信息检索相关领域的研究人员参考使用。