電子商務(wù)商品信息模型構(gòu)建
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隨著信息時(shí)代的來(lái)臨，基于互聯(lián)網(wǎng)的電子商務(wù)進(jìn)入飛速發(fā)展的階段，無(wú)論是人們的生活方式還是企業(yè)的生產(chǎn)方式都隨之發(fā)生巨變。更多的企業(yè)也意識(shí)到電子商務(wù)所帶來(lái)的商機(jī)，正著力推動(dòng)各自電子商務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建和應(yīng)用電子商務(wù)技術(shù)的發(fā)展。但激增的商品信息，也無(wú)形中增加了消費(fèi)者選擇商品的難度。因此，如何構(gòu)建合理的信息模型，對(duì)商品相關(guān)信息進(jìn)行準(zhǔn)確表示及精煉描述，從而為顧客在進(jìn)行商品選擇時(shí)提供準(zhǔn)確的信息和有效的依據(jù)，成為亟待解決的問(wèn)題。電子商務(wù)平臺(tái)在具體構(gòu)建時(shí)，面對(duì)急劇增加的商品信息，還應(yīng)注意模型信息的統(tǒng)一性和協(xié)調(diào)性、開(kāi)放性和升級(jí)擴(kuò)展能力，以方便向消費(fèi)者精確地進(jìn)行推薦，從而提升顧客對(duì)于網(wǎng)站的滿意度以及平臺(tái)整體的銷售額。
1商品靜態(tài)信息的提取
1.1商品類別的劃分
在進(jìn)行商品信息提取之前，應(yīng)首先針對(duì)商品進(jìn)行類別劃分。因?yàn)?，相同類型的商品往往具有相同的特征，人們?cè)谫?gòu)買時(shí)會(huì)根據(jù)所選購(gòu)商品的類型所具有的獨(dú)具特征做出購(gòu)買決策。因此，為了使顧客在電子商務(wù)平臺(tái)上對(duì)于商品的瀏覽行為更加方便，在商品信息模型構(gòu)建之初，應(yīng)首先考慮針對(duì)商品的特征進(jìn)行類別的劃分，將具有相似特征的商品歸為一類，與此同時(shí)，針對(duì)每個(gè)類別進(jìn)行編碼操作。當(dāng)有新商品登錄時(shí)，應(yīng)首先將其進(jìn)行歸類處理。這樣，商品信息模型就成為一個(gè)商品類別以
1.2商品基本信息的表示
商品基本信息是指顧客在購(gòu)買過(guò)程中所必須了解的，商品本身所共有的、不變的屬性特征。這些信息，也是面向顧客進(jìn)行推薦時(shí)的主要內(nèi)容，是電子商務(wù)平臺(tái)中的基礎(chǔ)信息。作為交易雙方所需要的信息應(yīng)具有內(nèi)容豐富、易于了解、實(shí)時(shí)更新等特征，基本信息模型應(yīng)能將絕大多數(shù)商品所共有的特征標(biāo)示清楚。
1.3商品特征屬性的提取
電子商務(wù)平臺(tái)中用于表示商品全部屬性數(shù)據(jù)的集合被稱為商品的屬性信息。電子商務(wù)平臺(tái)中針對(duì)商品進(jìn)行的檢索、瀏覽、收藏、購(gòu)買等所有的行為，實(shí)質(zhì)上都是針對(duì)商品的屬性進(jìn)行的操作。而每種商品都由多重屬性組成，如何有效地對(duì)于商品的屬性進(jìn)行合理地提取和表示，成為電子商務(wù)平臺(tái)能否及時(shí)、準(zhǔn)確地為顧客提供商品推薦的關(guān)鍵。商品屬性信息是由靜態(tài)屬性與自定義屬性所構(gòu)成。商品靜態(tài)屬性是商品所固有的、對(duì)于顧客選擇商品有很大影響的信息。因此，在進(jìn)行模型構(gòu)建時(shí)應(yīng)首先對(duì)這些屬性進(jìn)行綜合和抽象級(jí)別處理，并進(jìn)行合理表示。自定義屬性是由類屬性、抽象屬性共同組成。這里，類屬性中的客觀屬性主要是指同類商品具有的共同屬性，主觀屬性是針對(duì)同種類型商品進(jìn)行的人為描述的屬性；而抽象屬性則是顧客對(duì)于商品使用后反饋回來(lái)的相關(guān)信息。在諸多商品信息中，某些是能用量化方式進(jìn)行描述的，如商品價(jià)格及規(guī)格標(biāo)識(shí)；而絕大多數(shù)屬性往往是使用字符描述的，難以量化標(biāo)識(shí)，如商品名稱、基本功能等。為有效地構(gòu)建模型，針對(duì)這類屬性，首先要做的就是聚類處理，進(jìn)而再根據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)行賦值處理。特別對(duì)于某些由長(zhǎng)字符串所組成的屬性，應(yīng)首先將其作詞條分段處理，再選擇其中能代表商品重要功能的詞條作為關(guān)鍵詞。然后，進(jìn)行針對(duì)關(guān)鍵詞所代表的屬性進(jìn)行聚類，并將功能相類似的商品作為一個(gè)級(jí)別。最后，由賦值模塊對(duì)各級(jí)別進(jìn)行整數(shù)量化表示。不難發(fā)現(xiàn)，類別相同的商品，其屬性特征值往往也是相同的，因此每一個(gè)屬性都是擁有該屬性的所有商品所共有的特征。顧客如果對(duì)某個(gè)屬性有所偏愛(ài)則是對(duì)于對(duì)應(yīng)商品類整體的偏愛(ài)。商品屬性
2商品評(píng)價(jià)信息的提取
商品評(píng)價(jià)現(xiàn)已被多數(shù)電子商務(wù)網(wǎng)站所采用，已購(gòu)物顧客對(duì)商品做出的準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的評(píng)價(jià)，將成為其他顧客購(gòu)買參照的依據(jù)。這不僅能提高顧客選擇商品的效率，更能促進(jìn)服務(wù)質(zhì)量的提升。
2.1建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
首先，要進(jìn)行特征要素的選取。將顧客對(duì)于商品給出的評(píng)價(jià)值作為特征要素，顧客對(duì)于各評(píng)價(jià)項(xiàng)做出的評(píng)分結(jié)果作為評(píng)價(jià)集。再按分值區(qū)間對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行劃分，將其作為參考等級(jí)。例如，通常電子商務(wù)平臺(tái)采用五星評(píng)分，即五星代表非常滿意、四星代表滿意、三星一般、二星不滿意、一星代表非常不滿意，則V=（非常滿意，滿意，一般，不滿意，非常不滿意），對(duì)應(yīng)選定的分值級(jí)別向量為CT=（108642）T。其次，要確定要素集。要素集的選取，主要是針對(duì)顧客在購(gòu)買過(guò)程中，影響其滿意度的主要因素的巨額訂單。如多數(shù)顧客在電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，所關(guān)注的往往是商家所提供的商品、物流及服務(wù)等情況，可將上述項(xiàng)目作為評(píng)價(jià)項(xiàng)目，即為要素集U=（與描述相符、服務(wù)態(tài)度、發(fā)貨速度、物流服務(wù)）。要素集、評(píng)價(jià)集的選取并非一成不變，該過(guò)程可以視顧客購(gòu)物所關(guān)注的不同要素來(lái)選定，并可人為調(diào)整。
2.2確定權(quán)重系數(shù)
要素集中的要素對(duì)于評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度往往不盡相同，某些要素影響顯得非常重要，而某些則顯得不那么重要。為加以區(qū)別，這里用權(quán)重系數(shù)進(jìn)行量化表示。權(quán)重系數(shù)的確定往往是由人為賦值產(chǎn)生的，通過(guò)主觀經(jīng)驗(yàn)判斷結(jié)合要素固有信息，量化后得到各要素權(quán)重系數(shù)：A=（a1a2…akam）。其中，ak為第k個(gè)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)；k=1，2，…m；a1+a2+…+am=1。
2.3確定要素評(píng)價(jià)矩陣
針對(duì)要素評(píng)價(jià)，要進(jìn)行的是分配率的計(jì)算，該過(guò)程主要是根據(jù)評(píng)價(jià)要素集所對(duì)應(yīng)的等級(jí)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生的。如上敘述，采用五星評(píng)分，即非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意，
3結(jié)束語(yǔ)
未來(lái)的電子商務(wù)將是一種以面向顧客主動(dòng)推薦為主要特征，能夠協(xié)助顧客從眾多的選擇中快速找到最有價(jià)值的商品，爭(zhēng)取交易雙方最大利益并給人們帶來(lái)極大便利的模式。新時(shí)代的電子商務(wù)需要的是實(shí)時(shí)的反應(yīng)和準(zhǔn)確的推薦。對(duì)此，本文使用商品類別信息、基本信息、特征屬性以及評(píng)價(jià)信息構(gòu)建了商品信息模型，并用商品屬性權(quán)重及向量方式來(lái)表示商品特征向量。該商品信息模型的構(gòu)建使用便利、信息表述完整、可及時(shí)更新、能隨數(shù)據(jù)的增加擴(kuò)展，有利于電子商務(wù)網(wǎng)站的管理和服務(wù)水平的提高。
作者：楊靜 單位：天津現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院
