声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：左笑晨,窦志成,黄真,卢淑祺,文继荣,
关键词：知识图谱, 文本匹配, 微博热点, 实体识别, 深度学习,
微博是目前人们广泛使用的在线分享和交流的社交媒体平台之一.某些被广泛关注的话题因为在微博中被大量网友转发、评论和搜索而形成微博热门话题，而这些热门话题的广泛传播则可能进一步刺激和推动用户的线下行为.作为其中的典型代表，某些微博热门话题可能会刺激电商平台中和该话题相关的商品的热销.提前挖掘出与微博热门话题相关联的商品品类，可帮助电商平台和卖家提前做好商品运维以及库存的调配，提高用户搜索的购物转化率，带来相应商品销量的提升.提出了一种微博热门话题所关联的潜在购物品类的挖掘方法.首先构建商品知识图谱，然后采用多种深度网络模型对商品品类的关联知识图谱信息与微博话题内容进行文本匹配，识别出每个热门话题和商品品类的关联强度.实验表明，该方法能够有效识别出热门话题和购物品类的关联关系，大部分的微博热门话题都可以关联到电商平台中至少一个商品品类.
来源：2019年第9期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。