面向社会媒体的消费意图识别:任务、挑战与机遇

社会媒体是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台,并实现即时分享。在社会媒体上产生了大量的用户发布的,对于诸如产品购买、喜好等有价值的消费需求信息。这些关于产品需求的信息表达了人们的各种消费意愿和消费需求。例如,"请推荐一款2 000块钱左右的诺基亚手机"即为用户的一种消费需求。类似这样的信息为公司或企业提供了有价值的信息。本文以此介绍了面向社会媒体的消费意图识别这一任务的诞生背景、要解决的主要问题、面临的主要挑战、相关工作以及未来的研究方向。

用户查询意图的层次化识别方法

【目的】向搜索引擎提交的查询均有其潜在的查询意图,准确识别查询意图可以提高查询的效率。【方法】针对有明显意图的查询,采用滑动窗口寻找最大公共子串的策略抽取用户的意图模板,然后用模板匹配的方法识别用户查询意图。对无明显意图的查询,采用多特征融合的分类方法进行识别。【结果】实验结果表明,采用层次化识别方法和单独使用分类器方法相比,识别查询意图的实验结果正确率得到19.04%的提升。【局限】可获得的意图模板是有限的,因此显式意图查询的识别存在局限性。大规模数据情况下,模式匹配及机器学习算法的运算量很大,需要进一步优化算法。【结论】实验证明该方法在Web意图识别中是有效的,对意图识别率的提高有积极意义。