基于知识库的互联网商品信息分类与推荐系统

摘要：

　　基于知识理解的数据挖掘技术在电子商务中可以应用到商品分类和推荐方面。为了弥补传统的基于关键词分类的不足，帮助消费者有效、准确、快速地查询所需信息，系统通过使用Probase概念、实体、属性知识分层模型，把检索出来的具有相同关键词但在现实世界中不属于同一类别的商品区别开来。该系统还可以利用商品在数据库中所属类别与其他类别的关系权重，通过建立相应的关键词联想算法更加准确地定位商品的类别，并通过其余关键词的关联度排序，从而为消费者寻找最符合要求的商品集合。

关键词： 商品信息分类检索系统 优化设计 功能模块 数据挖掘

作者: Zhou Xiaotian 周小田 Wang Hongzhi 王宏志 Guo Xiangyu 郭翔宇 Hu Xiao 胡筱 Dong Zhixin 董志鑫 Li Jianzhong 李建中 Gao Hong 高宏

作者单位: School of Computer Science, Harbin Institute of Technology, Harbin 150000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150000 Laboratory of Data Engineering and Knowledge Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150 哈尔滨工业大学数据知识与工程研究中心 哈尔滨 150000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国数据库学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 418-421

在线出版日期: 2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）