期刊专题

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.052

基于时间序列模型商品搜索排序

引用
电商商品搜索引擎目前大多都是基于用户浏览行为与购买行为来建立搜索因子,通过这些因子计算出商品分地区的排序分值进行排序.然而这些行为数据都是属于历史数据.搜索的结果都是基于历史数据的分值计算没有前瞻性.特别对于换季商品使用该方式计算出来的搜索结果不佳,转化率不高.提出一种基于时间序列的分析方法,对部分的搜索因子采用预测数据来计算分值,以满足商品搜索中某些具有周期性季节性商品的合适排序.

商品搜索排序、时间序列分析

34

TP391(计算技术、计算机技术)

2017-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

282-285,333

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机应用与软件

1000-386X

31-1260/TP

34

2017,34(7)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn

打开万方数据APP,体验更流畅