自動問答及智能推薦技術-基於特色農產品多語言電子商務平臺 萬福成 9787030735201 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202408*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：自動問答及智能推薦技術-基於特色農產品多語言電子商務平臺 ISBN：9787030735201 出版社：科學 著編譯者：萬福成 頁數：133 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1676998 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書基於特色農產品多語言電子商務平台項目的研發過程，著重介紹了其核心技術模塊——自動問答及智能推薦技術。其中，第1、2章在介紹自動問答理論的基礎上，構建了面向開放域的自動問答系統，以及進行答案選擇方法的分析與設計；第3∼5章介紹了多語言電子商務系統的產品競爭力分析系統、商品智能推薦系統以及商鋪智能推薦系統。 本書可作為計算機相關專業本科生、研究生的參考書，也可作為電子商務領域軟體工程技術人員的參考讀物。目錄 緒論第1章 面向開放域的自動問答系統構建 1 1 背景介紹 1 2 模型設計 1 2 1 問題分類技術模塊 1 2 2 候選答案評分模塊 1 2 3 答案抽取模塊 1 2 4 系統開發環境 1 2 5 問答資料庫 1 3 問題分類演算法 1 3 1 分詞和詞性標註 1 3 2 句法分析 1 3 3 問句分類技術流程 1 4 候選答案評分演算法 1 4 1 證據評分模型 1 4 2 候選答案評分模型 1 5 答案抽取演算法 1 5 1 詞向量層 1 5 2 LSTM層 1 5 3 最大池化層 1 5 4 模型實驗 第2章 答案選擇方法 2 1 答案選擇數據集 2 1 1 基礎數據集 2 1 2 數據預處理 2 1 3 文本向量化 2 1 4 答案抽取評估 2 2 深度神經網路 2 2 1 卷積神經網路 2 2 2 循環神經網路 2 2 3 Transformer模型 2 3 答案選擇模型 2 3 1 遷移學習 2 3 2 BERT 2 3 3 答案選擇實驗 2 4 短文本相似度模型 2 4 1 ESIM演算法 2 4 2 MESIM演算法 2 4 3 模型訓練流程 2 5 基於信息檢索和答案選擇混合問答系統 2 5 1 QA評測原則 2 5 2 混合式問答設計思路 2 5 3 詳細設計流程 2 5 4 混合式問答實驗結果 第3章 產品競爭力分析系統 3 1 數據採集 3 2 數據預處理 3 2 1 數據清洗 3 2 2 數據變換 3 3 數據存儲 3 4 主成分因子分析法 3 4 1 模型分析 3 4 2 過程分析 3 4 3 實證分析 3 5 模糊綜合評價法 3 6 層次分析法 3 7 系統需求分析 3 7 1 目標分析 3 7 2 功能分析 3 7 3 系統框架 3 8 系統實現 3 8 1 開發環境與工具 3 8 2 詳細設計流程 第4章 商品智能推薦系統 4 1 設計思路 4 2 數據獲取、處理與分析 4 2 1 數據爬取 4 2 2 數據處理及分析 4 3 基於層次圖的農產品推薦演算法 4 3 1 農產品推薦特點 4 3 2 模型架構 4 3 3 用戶-農產品特徵提取模塊 4 3 4 用戶-農產品二部圖構建模塊 4 3 5 層次特徵學習模塊 4 3 6 評分預測模塊 4 3 7 圖模型訓練過程 4 4 HGAPR模型實驗 4 4 1 數據集 4 4 2 評價指標及基線模型 4 4 3 實驗環境與參數設置 4 4 4 實驗結果與分析 4 4 5 參數敏感性實驗 4 4 6 消融實驗 4 5 特色農產品多語言電子商務平台推薦模塊設計 4 5 1 推薦模塊需求分析 4 5 2 推薦模塊設計 4 5 3 推薦模塊實現 第5章 商鋪智能推薦系統 5 1 系統設計思路 5 2 融合用戶特徵的商鋪推薦演算法 5 2 1 融合用戶特徵的商鋪推薦演算法框架設計 5 2 2 融合用戶特徵的商鋪推薦演算法實現 5 3 UFFSR演算法實驗 5 3 1 實驗條件 5 3 2 實驗設置 5 3 3 實驗結果分析 5 4 商鋪推薦系統設計 5 4 1 需求分析 5 4 2 系統總體設計 5 4 3 系統詳細設計 5 4 4 推薦系統模塊設計 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
