Förmågan att låta användare söka efter produkter bekvämt i produktdatabasen är avgörande för framgången med e-handel. Även strukturerade frågespråk (t.ex. SQL) kan användas för att effektivt få tillgång till produktdatabasen, det är mycket svårt för slutanvändare att lära sig och använda. I det här dokumentet studerar vi hur man optimerar sökning över strukturerade produktenheter (representerade av specifikationer) med sökordsfrågor som "billigt spelande bärbar dator". En stor svårighet i detta problem är ordförrådsklyftan mellan specifikationerna för produkter i databasen och de nyckelord människor använder i sökfrågor. För att lösa problemet föreslår vi en ny probabilistisk enhet hämtning modell baserad på frågegenerering, där enheterna skulle rankas för en given sökordsfråga baserat på sannolikheten för att en användare som gillar en enhet skulle ställa frågan. Olika sätt att uppskatta modellparametrarna skulle leda till olika varianter av rankningsfunktioner. Vi börjar med enkla uppskattningar baserat på specifikationer av enheter, och sedan utnyttja användarrecensioner och produktsökloggar för att förbättra uppskattningen. Flera estimeringsalgoritmer utvecklas baserat på maximal sannolikhet och maximal en Posteriori estimatorer. Vi utvärderar den föreslagna produktenhetens hämtningsmodeller på två nyskapade produktsöktestsamlingar. Resultaten visar att den föreslagna modellen avsevärt överträffar de befintliga återvinningsmodellerna och drar nytta av modellering av attributnivårelevans. Trots fokus på produktsökning är den föreslagna modelleringsmetoden allmän och öppnar upp många nya möjligheter att analysera strukturerade enhetsdata med ostrukturerad textdata. Vi visar den föreslagna probabilistiska modellen kan enkelt anpassas för många intressanta applikationer, inklusive facettgenerering och granskningsannotering.
I REF studerade vi hur man optimerar sökningen av strukturerade produktenheter (representerade av specifikationer) med sökordsfrågor som "billigt spelande bärbar dator".
Supporting Keyword Search in Product Database: A Probabilistic Approach
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}