[1]王晨阳.基于MapReduce的快消品电商网站热搜品牌TOP-N 计算[J].福建工程学院学报,2019,17(04):365-370.[doi:10.3969/j.issn.1672-4348.2019.04.010]
　WANG Chenyang.Top-N calculation of hot search brands in FMCG e-commerce websites based on MapReduce[J].Journal of FuJian University of Technology,2019,17(04):365-370.[doi:10.3969/j.issn.1672-4348.2019.04.010]
点击复制

基于MapReduce的快消品电商网站热搜品牌TOP-N 计算()
分享到：

《福建工程学院学报》[ISSN:2097-3853/CN:35-1351/Z]

卷:
第17卷
期数:
2019年04期
页码:
365-370
栏目:
出版日期:
2019-08-25

文章信息/Info

Title:
Top-N calculation of hot search brands in FMCG e-commerce websites based on MapReduce
作者:
王晨阳
福建工程学院信息科学与工程学院
Author(s):
WANG Chenyang
School of Information Science and Engineering, Fujian University of Technology
关键词:
热搜品牌; 品牌推荐; 层面检索; MapReduce
Keywords:
hot search brands;  brand recommendation;  facet search;  MapReduce
分类号:
TP311
DOI:
10.3969/j.issn.1672-4348.2019.04.010
文献标志码:
A
摘要:
设计一个迭代的MapReduce并行计算工作流，用于分析快消品电商网站的搜索引擎日志。该工作流根据每次检索在商品品牌字段上的层面搜索结果，挖掘关键字检索和品牌检索热度之间的潜在相关性，为关键字检索计算出其对品牌层面搜索结果集中各品牌的检索热度贡献值，最后对品牌检索热度贡献值列表进行归并计算得到各个品牌的检索热度排名并取Top-N。
Abstract:
An iterative MapReduce parallel computing workflow was designed to analyze the log of search engine in FMCG e-commerce websites. According to the facet search results on brand field of each retrieval, the workflow mines potential relevance between each keyword retrieval and the retrieval popularity of the brand, and calculates each keyword retrieval’s contribution to the retrieval popularity of each brand in brand facet search results. Finally, the list of popularity contribution values of brand retrieval is combined and calculated to get the retrieval popularity ranking of each brand and the Top-N.

参考文献/References:

[1] 王晨阳, 刘垣, 郭李华, 等. 融合位置相似性度量的快消品电商网站推荐算法[J]. 福建工程学院学报, 2017, 15(6): 586-590. [2] 姚晓娜, 祝忠明. 基于分面搜索引擎Solr的机构知识库访问统计[J]. 现代图书情报技术, 2011(Z1): 37-40. [3] 杜江, 张铮, 张杰鑫, 等.MapReduce并行编程模型研究综述[J]. 计算机科学, 2015, 42(S1): 537-541, 564. [4] 林子雨. 大数据技术原理与应用[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2015:132-139.[5] 徐文涛, 刘锋, 朱二周. 基于MapReduce的新型微博用户影响力排名算法研究[J]. 计算机科学, 2016, 43(9): 66-70, 86.[6] 高见文, 薛行贵, 罗杰, 等. 基于迭代式MapReducede的海量数据并行聚类算法研究[J]. 中国科技论文, 2016, 11(14): 1626-1631. [7] 梁秋实, 吴一雷, 封磊. 基于MapReduce的微博用户搜索排名算法[J]. 计算机应用, 2012, 32(11): 2989-2993. [8] 李锐, 王斌. 文本处理中的MapReduce技术[J]. 中文信息学报, 2012, 26(4): 9-20.[9] 〖JP2〗薛胜军, 潘吴斌. 基于MapReduce的气象数据并行PK-means算法[J]. 武汉理工大学学报, 2012, 34(12): 139-142.[10] 李伟卫, 赵航, 张阳, 等. 基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(20): 112-117.[11] 陈子军, 张娟娜, 刘文远.MapReduce框架下基于范围的空间文本相似连接[J]. 小型微型计算机系统, 2015, 36(10): 2245-2251. [12] WU R. Cyclic workflow execution mechanism on top of MapReduce framework[C]∥Seventh International Conference on Semantics, Knowledge and Grids. Washington,DC:IEEE Computer Society,2011: 28-35.[13] YOO D, SIM K M. A scheduling mechanism for multiple MapReduce jobs in a workflow application (position paper)[C]∥Computing, Communications & Applications Conference: IEEE, 2012: 405-410.[14] 林子雨, 李雨倩, 李粲, 等. PipelineJoin: 一种新的基于MapReduce的多表连接算法[J]. 中国科学技术大学学报, 2015, 45(10): 836-845.

更新日期/Last Update: 2019-08-25