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機器學(xué)習(xí)在電商文本挖掘中的應(yīng)用淺析
2016-04-27
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機器學(xué)習(xí)在電商文本挖掘中的應(yīng)用淺析


電商平臺中有海量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，如商品描述、用戶評論、用戶搜索詞、用戶咨詢等。這些文本數(shù)據(jù)不僅反映了產(chǎn)品特性，也蘊含了用戶的需求以及使用反饋。通過深度挖掘，可以精細(xì)化定位產(chǎn)品與服務(wù)的不足。下面描述了電商平臺下機器學(xué)習(xí)在文本挖掘的應(yīng)用例子。

1、用戶評論分類

場景

用戶評論能反映出用戶對商品、服務(wù)的關(guān)注點和不滿意點。評論從情感分析上可以分為正面與負(fù)面。細(xì)粒度上也可以將負(fù)面評論按照業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行分類，便于定位哪個環(huán)節(jié)需要不斷優(yōu)化。

機器學(xué)習(xí) 模型

主題聚類、詞向量計算。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)分類模型在評論分類上的精度表現(xiàn)一般，但基于語義的角度進(jìn)行分類可以有效提高精度。即便如此，在語義類別描述的特征挖掘時，機器學(xué)習(xí)中的主題聚類、詞向量挖掘技術(shù)也不可或缺。

2、搜索詞的需求識別

場景

用戶搜索行為是電商平臺上用戶購物的常用入口，是用戶需求的強體現(xiàn)。將用戶搜索詞分別歸一到具體的品類需求，這是對搜索詞的需求分類。

機器學(xué)習(xí)模型

基于用戶點擊模型和文本語義關(guān)聯(lián)的模型，在整個過程中應(yīng)用到回歸預(yù)測、文本分類等。

3、商品標(biāo)簽挖掘

場景

通常電商平臺需要對商品的功能或風(fēng)格加上直觀的標(biāo)簽，便于用戶查找。那么如何從海量的商品描述去挖掘標(biāo)簽并給商品打上合適的標(biāo)簽?zāi)亍?

機器學(xué)習(xí)模型

聚類與分類技術(shù)能大幅減輕人工上的操作。先對商品描述文本預(yù)處理，然后進(jìn)行標(biāo)簽主題聚類，找出標(biāo)簽主題的詞分布概率作為特征庫。再根據(jù)主題標(biāo)簽對應(yīng)的詞分布概率，利用機器學(xué)習(xí)分類模型去預(yù)測商品所屬的標(biāo)簽。

4、商品咨詢挖掘

場景

商品咨詢可以體現(xiàn)用戶對商品的需求點，有利于需求與服務(wù)精確定位。

機器學(xué)習(xí)模型

不管是咨詢語料的特征詞庫挖掘，還是咨詢短文本的意圖識別，始終要以機器學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)作為基礎(chǔ)。

另外，深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)中的熱門分支，不僅在圖像和語音上有卓越的表現(xiàn)，在自然語言處理上也有應(yīng)用亮點。

以用戶的負(fù)面評論分類為例，淺析深度學(xué)習(xí)在自然語言處理上的應(yīng)用。電商平臺上，用戶的負(fù)面評論的是千千萬萬細(xì)微而散落的點，但我們要將這些點聚集成若干個團(tuán)，這是一個聚類問題。聚類處理后的點與團(tuán)，如何直觀的展示出來，這是個 數(shù)據(jù)可視化問題。

如圖所示，我們抽取負(fù)面評論中與業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)相關(guān)的語料進(jìn)行訓(xùn)練，用WORD2VECTOR生成詞向量，再通過PCA降維，將高維詞向量低維化，然后將詞在二維圖上展示出來。可以直觀的看出物流、售后、促銷環(huán)節(jié)是關(guān)注點。

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