1(中国人民大学信息学院 北京 100872); 2(大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(中国人民大学) 北京 100872) (zuoxc@ruc.edu.cn)
出版日期: 2019-09-10基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFC0830703)；国家自然科学基金项目(61872370)；中央高校基本科研业务费专项资金(2112018391)Product Category Mining Associated with Weibo Hot Topics
Zuo Xiaochen1, Dou Zhicheng2, Huang Zhen1, Lu Shuqi1, Wen Jirong21(School of Information, Renmin University of China, Beijing 100872); 2(Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods (Renmin University of China), Beijing 100872)
Online: 2019-09-10Supported by:This work was supported by the National Key Research and Development Plan of China (2018YFC0830703), the National Natural Science Foundation of China (61872370), and the Fundamental Research Funds for the Central Universities (2112018391).摘要/Abstract
摘要： 微博是目前人们广泛使用的在线分享和交流的社交媒体平台之一.某些被广泛关注的话题因为在微博中被大量网友转发、评论和搜索而形成微博热门话题，而这些热门话题的广泛传播则可能进一步刺激和推动用户的线下行为.作为其中的典型代表，某些微博热门话题可能会刺激电商平台中和该话题相关的商品的热销.提前挖掘出与微博热门话题相关联的商品品类，可帮助电商平台和卖家提前做好商品运维以及库存的调配，提高用户搜索的购物转化率，带来相应商品销量的提升.提出了一种微博热门话题所关联的潜在购物品类的挖掘方法.首先构建商品知识图谱，然后采用多种深度网络模型对商品品类的关联知识图谱信息与微博话题内容进行文本匹配，识别出每个热门话题和商品品类的关联强度.实验表明，该方法能够有效识别出热门话题和购物品类的关联关系，大部分的微博热门话题都可以关联到电商平台中至少一个商品品类.
参考文献
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