Abstract-Enriching webbsidor med strukturerad data har nyligen blivit populärt i e-handel. Det drivs främst av sökmotorer som gynnar dessa sidor. Även om strukturerade data inom e-handel huvudsakligen genereras automatiskt genom butiksförlängningar täcker dessa data endast en liten del av marknaden, vilket leder till ett stort hinder för applikationer som arbetar med aggregerade data. I detta sammanhang genereras mer än 90 % av produktdetaljerna på webben av endast 7 e-handelssystem. Samtidigt tar lite forskning upp metoder för att automatiskt upptäcka e-handelssystem. Automatiserad upptäckt skulle göra det möjligt att utforma systemspecifika extraktorer som kan öka mängden strukturerade data i e-handeln. Därför föreslår vi en ny strategi för detta problem, som filtrerar funktioner som genereras från HTML-tag attribut med en e-handel specifik vit lista. Vi utvärderar 6 klassificeringsalgoritmer på problemet och diskuterar beräkningsarbete. Vi kan visa att detta tillvägagångssätt är kapabelt att upptäcka de 6 viktigaste e-handelssystem med en F1-poäng på 0.9 genom att analysera endast en HTML-sida per webbshop. Vi utvärderar våra resultat på ett oberoende dataset och på referensbutikssajter.
På samma sätt föreslår Stoll och Hepp REF en teknik som analyserar HTML-tag attribut för e-handel webbplatser för att upptäcka vilken av de sex mest populära e-handelssystem som används.
Detection of E-Commerce Systems with Sparse Features and Supervised Classification
{'venue': '2013 IEEE 10th International Conference on e-Business Engineering', 'journal': '2013 IEEE 10th International Conference on e-Business Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}