基于电子商务用户行为的同义词识别

作     者：张书娟 董喜双 关毅 ZHANG Shujuan;DONG Xishuang;GUAN Yi

作者机构：哈尔滨工业大学黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)

年 卷 期：2012年第26卷第3期

页      面：79-85页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60975077 90924015) 

主　　题：同义词识别 用户行为 SimRank Gradient Boost Decision Tree 

摘      要：该文研究了电子商务领域同义词的自动识别问题。电子商务领域的同义词是指对同一事物或概念的不同表达,即在商品描述和检索中可以相互替换的词,针对该领域新词多、错别字多、近义词多的特点,提出基于用户行为的同义词识别方法。首先通过并列关系符号切分商品标题和基于SimRank思想聚集查询两种方法获取候选集合,进而获取两词的字面特征以及标题、查询、点击等用户行为特征,然后借助Gradient Boost Decision Tree模型判断是否同义。实验表明同义词识别准确率达到56.52%。