AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe proposed system achieves to provide better user experience than the existing systems.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, a novel product search engine system which supports “find the best products for a given category” type queries is proposed. The product search engine system consists of a focused crawler, a record linkage system, a sentiment analyzer, and a query engine system. The focused crawler is used to crawl product information from various e-commerce sites; the record linkage system determines the identical products that are crawled from different e-commerce sites; the sentiment analyzer classifies users’ reviews about the products as positive or negative so that our product search engine can decide which product is the best for a given category; and the query engine takes the user queries and displays the result. All implementations are done by using C# programming language in .NET 4.5 framework, and MS-SQL Server 2014 database management system is employed for data storage. The core of our system is the record linkage part which is based on a modified incremental Hierarchical Agglomerative Clustering algorithm. To improve the success of record linkage process we also develop a product code matching system such that if the two products from different e-commerce sites have the same product code they are considered as the same. In our experimental analysis we observe 96.25% F-measure in record linkage of E-commerce products and 100% precision in most related products search. Our system can successfully offer best products for a given category. The proposed system achieves to provide better user experience than the existing systems.
Özet
Bu çalışmada, “verilen bir kategori için en iyi ürünleri bul” tarzındaki sorguları destekleyen özgün bir ürün arama motoru sistemi önerilmektedir. Geliştirilen ürün arama motoru sistemi, bir odaklı tarayıcı, bir kayıt eşleştirme sistemi, bir duygu analizi sistemi ve bir sorgu motoru sisteminden oluşmaktadır. Odaklı tarayıcı sistemi çeşitli e-ticaret sitelerindeki ürün bilgilerini elde etmek için kullanılmaktadır; kayıt eşleştirme sistemi farklı e-ticaret sitelerinde satılan aynı ürünleri tespit etmektedir; duygu analizi sistemi ürünlere yapılan kullanıcı yorumlarını olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmakta ve bu sınıflandırma hangi ürünlerin aranan kategori için en iyi ürün olduğunu belirlemek için kullanılmaktadır ve sorgu motoru ise kullanıcıların sorgusunu alıp kullanıcılara sonuçları göstermektedir. Bütün sistem C# programlama dilinde .NET 4.5 alt yapısı kullanılarak geliştirilmiştir ve veri depolamak için MS-SQL 2014 veri tabanı yönetim sistemi kullanılmıştır. Önerilen sistemin temelini artımsal olacak şekilde değiştirilmiş Hiyerarşik Aglomeratif Kümeleme algoritmasına dayanan kayıt eşleştirme sistemi oluşturmaktadır. Kayıt eşleştirme işleminin başarısını artırmak için ürün kodu eşleştirme sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem farklı e-ticaret sitelerinde satılan ismi farklı olarak yazılmış ancak aynı ürün koduna sahip ürünleri tespit edebilmektedir. Deneysel analizlerimiz sonucunda, e-ticaret ürünlerinin kayıt eşleştirmesinde %96,25 F-ölçeği ve en alakalı ürünler aramasında %100 kesinlik elde edilmiştir. Geliştirilen sistem verilen kategori içinde en iyi ürünleri başarılı bir şekilde kullanıcıya sunabilmektedir. Önerilen sistem mevcut sistemlere göre daha başarılı bir kullanıcı deneyimi sunabilmektedir.