武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
武漢理工大學學報（信息與管理工程版）
무한리공대학학보（신식여관리공정판）
JOURNAL OF WUHAN AUTOMOTIVE POLYTECHNIC UNIVERSITY
2013年
5期
706-709,753
,共5页
商品本体%语义知识%细粒度%分类特征%机器学习
商品本體%語義知識%細粒度%分類特徵%機器學習
상품본체%어의지식%세립도%분류특정%궤기학습
commodity ontology%semantic knowledge%fine-granularity%classification characters%machine learning
针对电子商务应用中商品本体模型粒度过粗和细粒度语义知识匮乏的问题,提出了商品候选属性集的5类分类特征,选择进化算法对分类特征集进行优化,研究基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取方法.通过SVM算法执行分类实验,结果证明了5类特征集的有效性.所提出的5类特征集对于其他领域具有一定的通用性,获取细粒度语义知识也有助于构建商品细粒度语义知识库,满足电子商务应用中对细粒度商品知识的需求.
針對電子商務應用中商品本體模型粒度過粗和細粒度語義知識匱乏的問題,提齣瞭商品候選屬性集的5類分類特徵,選擇進化算法對分類特徵集進行優化,研究基于機器學習的商品本體細粒度語義知識穫取方法.通過SVM算法執行分類實驗,結果證明瞭5類特徵集的有效性.所提齣的5類特徵集對于其他領域具有一定的通用性,穫取細粒度語義知識也有助于構建商品細粒度語義知識庫,滿足電子商務應用中對細粒度商品知識的需求.
침대전자상무응용중상품본체모형립도과조화세립도어의지식궤핍적문제,제출료상품후선속성집적5류분류특정,선택진화산법대분류특정집진행우화,연구기우궤기학습적상품본체세립도어의지식획취방법.통과SVM산법집행분류실험,결과증명료5류특정집적유효성.소제출적5류특정집대우기타영역구유일정적통용성,획취세립도어의지식야유조우구건상품세립도어의지식고,만족전자상무응용중대세립도상품지식적수구.
