基于长短时记忆网络的电商大数据同一性标定

摘要：

政府采购平台上的电商大数据,由于商品种类繁多且书写格式无统一规范,采用传统模型在大数据中标定出同一种商品时准确率低、速度慢、样本利用率低、泛化能力不足.提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的同一性标定模型,该模型由分词、重要性排序和相似度计算3个子模型串联组成.分词子模型对电商大数据进行预处理,获得有区分度的关键词序列;LSTM重要性排序子模型筛选最能表征商品信息的重要关键词序列;LS T M相似度计算子模型在给定大数据中准确标定出同一种商品.另外还引入二分查找、GloVe词向量化和词序列语义校验技术,分别用于提高标定速度、训练样本利用率与标定泛化能力.实验结果表明,在处理不同品类的电商大数据时,所提模型对易混淆样本的同一性标定准确率高.

关键词：电商大数据、长短时记忆网络、重要性排序、相似度计算

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：407-415