Cara menulis enjin carian e-dagang pintar berdasarkan pembelajaran mesin menggunakan Java

Dengan pembangunan e-dagang yang berterusan, pengguna mempunyai keperluan yang lebih tinggi dan lebih tinggi untuk enjin carian Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan enjin carian adalah cabaran utama bagi syarikat e-dagang. Dalam kes ini, menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk membina enjin carian e-dagang yang bijak akan menjadi pilihan yang baik. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk menulis enjin carian e-dagang pintar berdasarkan pembelajaran mesin.

1. Tangkapan dan prapemprosesan data

Data ialah asas untuk melatih model pembelajaran mesin. Di sini kita perlu mengikis data daripada tapak web e-dagang. Khususnya, kita boleh menggunakan teknologi Web Scraping untuk merangkak maklumat produk daripada tapak web e-dagang. Sebelum merangkak data, kita perlu menentukan data yang ingin kita rangkak. Secara umumnya, kita boleh memilih untuk mendapatkan data daripada tajuk produk, penerangan produk, harga produk, jenama produk, dsb.

Selepas mendapatkan data, kami perlu memproses data terlebih dahulu. Untuk meningkatkan ketepatan enjin carian, beberapa maklumat yang tidak berguna perlu dihapuskan, seperti tag HTML, nombor, simbol, dll. Selain itu, kami juga perlu melakukan analisis leksikal dan pemprosesan pembahagian perkataan pada teks untuk pemprosesan seterusnya menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

2. Pilih algoritma pembelajaran mesin

Selepas pramemproses data, kita perlu memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai untuk pemprosesan. Untuk enjin carian e-dagang, algoritma yang biasa digunakan termasuk SVM, kNN, pepohon keputusan, dsb.

Di sini, kami memilih untuk menggunakan algoritma SVM. Algoritma SVM ialah pengelas binari yang biasa digunakan untuk klasifikasi teks, klasifikasi pertuturan, klasifikasi imej, dsb. Ini kerana algoritma SVM boleh menukar masalah bukan linear kepada masalah linear melalui fungsi kernel, dengan itu meningkatkan ketepatan pengelasan.

3. Latih model SVM

Selepas memilih algoritma pembelajaran mesin, kita perlu melatihnya. Semasa latihan, set data perlu dibahagikan kepada set latihan dan set ujian Nisbah yang biasa digunakan ialah 7:3. Set latihan digunakan untuk melatih model SVM, manakala set ujian digunakan untuk mengesahkan ketepatan model SVM. Jika ketepatan set latihan adalah tinggi dan ketepatan set ujian juga tinggi, ini bermakna model SVM mempunyai keupayaan generalisasi yang baik.

4. Menulis program Java

Selepas melengkapkan latihan model SVM, kita perlu mengaplikasikannya pada program Java. Dalam program Java, kita perlu memproses kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna untuk berfungsi sebagai input kepada model SVM. Secara khusus, kita perlu melakukan prapemprosesan, pembahagian perkataan dan pemvektoran yang sama untuk akhirnya memperoleh vektor ciri. Vektor ciri ini ialah input model SVM.

Selepas menukar input pengguna kepada vektor ciri, kami boleh memasukkannya ke dalam model SVM untuk pengelasan. Model SVM akan mengembalikan kategori, iaitu kategori produk yang sepadan dengan kata kunci.

5. Maklum balas hasil

Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, kami boleh memaparkan hasil carian kepada pengguna dalam bentuk imej atau teks. Apabila memaparkan hasil carian, kami boleh menggunakan HTML, JavaScript dan teknologi lain untuk membina antara muka UI supaya pengguna boleh menyemak imbas maklumat produk dengan lebih mudah.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk menulis enjin carian e-dagang pintar berdasarkan pembelajaran mesin. Semasa proses pelaksanaan, kami perlu melengkapkan langkah seperti penangkapan dan prapemprosesan data, memilih algoritma pembelajaran mesin yang sesuai, melatih model SVM, menulis program Java dan memaparkan hasil carian. Melalui pelaksanaan langkah-langkah ini, kami boleh membina enjin carian e-dagang yang lebih tepat dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan carian pengguna untuk produk.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menulis enjin carian e-dagang pintar berdasarkan pembelajaran mesin menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!