陸偉宇

摘要：電子商務(wù)搜索引擎成為電子商務(wù)活動中人們網(wǎng)絡(luò)購物中的基本手段，同樣也是是客戶、商家和電子商務(wù)關(guān)心的重要領(lǐng)域，但是網(wǎng)絡(luò)購物中商品檢索問題一直困擾著電子商務(wù)的進一步發(fā)展。本文首先對通用搜索引擎與垂直搜索引擎進行了比較；接著，提出電子商務(wù)背景下商品信息檢索的諸如檢索模式單一與信息孤島、信息的領(lǐng)域約束性、用戶需求的多樣化與個性化、網(wǎng)絡(luò)商品的可信度問題；再次，針對存在的問題提出了ProductRankProductCrawler、ContextRank和OpinionRank解決策略，以期為電子商務(wù)背景下商品信息檢索的研究提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；商品信息；檢索

中圖分類號：G354.4 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）004-000329-01

進入21世紀(jì)以來，電子商務(wù)發(fā)展迅速，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截止2015年6月，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶達到4.17億。伴隨著電子商務(wù)網(wǎng)站的增多，隨之而來的是商務(wù)信息資源更加豐富，呈現(xiàn)出多樣化。電子商務(wù)搜索引擎成為電子商務(wù)活動中人們獲取商品、服務(wù)和信息的基本手段，是客戶、商家和電子商務(wù)關(guān)心的重要領(lǐng)域。但是在信息資源過載問題的同時，網(wǎng)絡(luò)購物中普遍存在“信息迷失”的現(xiàn)象，一些公共搜索引擎也很難滿足用戶的需求，用戶將大量的時間都消耗在一些重復(fù)的信息，甚至虛假的信息上。因此，如何在這些海量數(shù)據(jù)里，快速、高效的檢索出用戶需要的信息，是電子商務(wù)急需解決的問題。

一、信息檢索

信息檢索（Information Retrieval，IR）指將信息按照一定的方式組織和存儲起來，又稱為“信息存儲與檢索”。一般分為通用搜索引擎與垂直搜索引擎，如表1所示，進行了對比。

二、電子商務(wù)檢索存在的問題

1.檢索模式單一與信息孤島問題

以目前的天貓商城為例，其提供的商品檢索服務(wù)基本以傳統(tǒng)的單一的關(guān)鍵字匹配，尚不能真正滿足客戶的需求，同時由于各個電子網(wǎng)站之間也缺乏互通互聯(lián)，用戶不能全面獲取商品信息，容易造成信息不對稱。

2.信息的領(lǐng)域約束性問題

電子商務(wù)網(wǎng)站消除信息孤島問題的同時，檢索空間可能會存在非商品信息的個體。由于各個電子商務(wù)商家網(wǎng)站之間缺乏統(tǒng)一的商品信息標(biāo)準(zhǔn)，乃至頁面的布局都不盡一致。結(jié)果導(dǎo)致在海量的商品信息中，不能保障檢索空間的主題約束，進而會對查準(zhǔn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。

3.用戶需求的多樣化與個性化問題

用戶需求的個性化與年齡、學(xué)歷和工作性質(zhì)等因素均存在著密切的聯(lián)系，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明，2012年71.9%的網(wǎng)絡(luò)購物用戶年齡在18-30歲之間，這一年齡段的用戶具有天然的個性化，市場化的發(fā)展也導(dǎo)致需求的多樣化。這些購物的環(huán)境因素都需要綜合考慮，否則商難以滿足用戶的真實需求。

4.網(wǎng)絡(luò)商品的可信度問題

在對電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)購物調(diào)查中，大部分用戶擔(dān)心假冒網(wǎng)站和商品，有的客戶甚至表示如果無法獲得該網(wǎng)站進一步的確認(rèn)信息，將會選擇退出交易。由此可見，網(wǎng)絡(luò)購物的質(zhì)量問題成為電子商務(wù)發(fā)展的最大制約因素，因此，如何繼續(xù)規(guī)范商家的行為，并對商品信息的可信度進行評價越來越成為網(wǎng)絡(luò)購物的新問題。

三、電子商務(wù)檢索策略

上文提到了電子商務(wù)搜索面臨的諸多困難，針對電子商務(wù)搜索存在的問題，提出一系列檢索解決方案，主要包括以下幾方面。

1.ProductRank解決網(wǎng)站檢索模式單一與信息孤島問題

ProductRank是一個涵蓋商品信息采集和匹配的商品信息檢索服務(wù)模型。截止目前，大多數(shù)網(wǎng)站仍以傳統(tǒng)的關(guān)鍵字作為主要的搜索模式，致使用戶無法獲取真正需求的產(chǎn)品，前人針對此問題，在對海量數(shù)據(jù)信息特征分析與提取的基礎(chǔ)上，對國內(nèi)外的商務(wù)搜索引擎進行比較，從購買者和企業(yè)出發(fā)，提出了ProductRank商品檢索服務(wù)平臺。

2.Product raw ler解決電子商務(wù)信息領(lǐng)域約束性問題

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息量的普及，大量的電子商務(wù)信息被包括其中，如何面向用戶，有效地定位這些信息就需要搜索引擎的幫助，但是在現(xiàn)實中，用戶真實需要的信息往往淹沒在大量無用的數(shù)據(jù)中。所以實現(xiàn)商品信息搜索引擎的首要任務(wù)就是構(gòu)建一個高效的商品信息主題爬蟲（ProductCrawler），爬蟲將網(wǎng)頁的主題鏈接分析與主題內(nèi)容語義分析有機的結(jié)合起來，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，保持著較高的主題收獲率。

3.Context Rank解決網(wǎng)絡(luò)購物用戶檢索需求的多樣化與個性化問題

在商品信息的檢索過程中，用戶的需求是個性化與多樣化并存，前人針對次問題，提出基于情境相似度計算的用戶商品匹配算法（contextRank）。此模型師徒構(gòu)建了需求、商品特性的情景，并嘗試實現(xiàn)情景感知獲取方法，得到了精確到商品排序，盡可能滿足了消費者的需求。

4.OphbnRank解決網(wǎng)絡(luò)商品信息的可信度問題

面對網(wǎng)上眾多商家推銷的海量商品，商家一直積極宣傳，導(dǎo)致大量的信息存在于消費者腦海中，一時難以區(qū)分，加大了網(wǎng)購的風(fēng)險與難度。針對此問題，OpinionRank對商品信息的可信問題進行了深入分析，基于自然語言處理，分析出商品特性，以進一步服務(wù)于商品精確排序，從而使用戶能夠檢索到具有可靠性的商品。

四、結(jié)語

對于電子商務(wù)背景下商品信息檢索問題的研究，前人利用文獻資料分析、實證研究、比較研究、注重系統(tǒng)觀在研究中的應(yīng)用以及多學(xué)科方法對其進行了研究，取得了豐碩的成果，但是由于網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展需要進一步深入，需要挖掘更多的商品排序因子。在今后電子商務(wù)背景下商品信息檢索問題的研究中，嘗試將ProductCrawler應(yīng)用到其它主題爬行領(lǐng)域，進一步挖掘用戶商品情境的組成因素，提高網(wǎng)絡(luò)評論預(yù)處理結(jié)果質(zhì)量，精確地計算評論整體的極性強，建立商品通用檢索優(yōu)質(zhì)排序應(yīng)用平臺，使系統(tǒng)更具有實用性。