电商网站的搜索与推荐引擎的设计与实现

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1、硕士学位论文（工程硕士）电商网站的搜索与推荐引擎的设计与实现Designandimplementationofsearchandrecommendationenginefore-commercewebsite许鼎哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP311学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文电商网站的搜索与推荐引擎的设计与实现硕士研究生：许鼎导师：苏小红教授副导师：连勇高级工程师申请学位：工程硕士学科、专业：软件工程所在单位：软件学院答辩日期：2018年6月

2、授予学位单位：哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学工程硕士学位论文ClassifiedIndex：TP311.56U.D.C.:621.3DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringDesignandimplementationofsearchandrecommendationenginefore-commercewebsiteCandidate:XuDingSupervisor:ProfessorSuXiaohongAssociateSupervisor:Engi

3、neerLiangYongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:SoftwareEngineeringAffiliation：SchoolofSoftwareDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要随着互联网和电子商务的发展，电商网站在为用户提供越来越多选择的同时，也让用户很

4、难在海量的商品中快速的发现自己喜欢的商品。如何让用户快速的找到自己想要的商品，如何发现用户潜在的需求，对于电子商务网站是至关重的。因此，搜索和推荐引擎在电子商务系统中有着非常广阔的发展和应用前景。但是随着电商网站规模的不断扩大，电商网站也面临一系列挑战。针对电子商务网站面临的主要挑战，本文主要对电子商务网站中的搜索和推荐算法设计和系统架构等关键技术进行探索和研究。本文详细分析和研究了当前商品匹配中存在的问题和挑战，以及相应的解决方案，并详细介绍了搜索和推荐引擎的设计，实现了高并发的分布式搜索与推荐引擎。

5、搜索引擎主要包括查询词预测，索引，排序，模型四大模块；索引部分包括增量索引，实时索引和全量索引三种方式，排序模块包括精排，粗排和重排三大部分；在搜索匹配方面考虑了买家和卖家的历史数据，查询条件信息，以及商品的信息，根据这些数据训练逻辑回归模型，提升匹配精度；在推荐方面，通过对协同过滤推荐算法和基于内容匹配算法的分析以及效果对比，发现基于内容的推荐算法商品转化率高于协同过滤算法，后对基于内容的推荐算法通过增加类目权重的方式，提高了推荐的转化率，实现了系统功能结构图设计，详细设计、数据库设计和类图的关系设计

6、。经过系统测试，本文设计的搜索与推荐引擎方案在搜索与推荐的准确率方面取得不错的效果，满足用户的功能要求和性能要求。关键字：电商网站；搜索引擎；逻辑回归；协同过滤-II-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentoftheInternetande-commerce,e-commercewebsitesprovideuserswithmoreandmorechoices,Butitalsomakesitdifficultforuserstofindtheirfavor

7、iteproductsquicklyinalargenumberofproducts.Howtoletusersquicklyfindtheproductstheyneeded,howtodiscoverthepotentialneedsoftheusers,isveryimportantfore-commercewebsites.Therefore,searchandrecommendationengineshaveverybroaddevelopmentandprospectsine-commerc

8、esystems.However,withthecontinuousexpansionofe-commercewebsites,e-commercewebsitesarealsofacingaseriesofchallenges.Inviewofthemainchallengesfacedbye-commercewebsites,thispapermainlyexploresandstudiesthekeytechnologiessucha