导读:本文包含了商品分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:服饰商品分类,深度学习,Caffe框架
商品分类论文文献综述
林恒青[1]（2019）在《深度学习在服饰商品分类中的应用》一文中研究指出近年来,深度学习的提出给机器学习领域带来新的革命,各种开源的深度学习框架也不断地推陈出新,Caffe就是其中的一种.由于简单易用、性能强大,Caffe框架受到了广泛的认可,并应用在工业和生活的各个领域.针对服饰商品分类的特点,利用Caffe框架中的AlexNet网络对服饰商品进行分类识别,采用这种模型取得较好的实验效果,对服装商品的自动识别提供新的参考.(本文来源于《宁德师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李石琛[2]（2019）在《基于用户日志及查询语义的商品分类扩展方法》一文中研究指出电商平台的商品分类查询,与文档查询的特点类似,因而可将其纳入信息检索领域的研究范围。用户利用电商搜索引擎进行查询时可能存在如下两类问题:一、误输入错误的查询,该查询与数据库中的商品分类不一致;二、输入意图模糊的查询,此时平台展示出太多不符和用户兴趣的商品分类。受信息检索中查询扩展思想的启发,结合在电商公司实习期间解决的实际问题,本文提出一种基于用户日志及查询语义的商品分类扩展方法,使查询结果更符合用户的真实需求。本文的工作主要有以下几方面:1.对用户查询做商品分类预测。以从检索后台拉取的用户日志为基础,基于FastText对其中的用户查询和商品分类进行训练,得到商品分类预测模型;通过分析日志文件的特点,本文对用户查询分别进行叁个等级的商品分类预测。2.对用户查询做商品分类扩展。以用户历史查询过的商品分类为基础,基于Word2Vec计算本次查询和历史商品分类间的语义相似度,并将相关的商品分类作为扩展集;为充分挖掘词间的语义联系,本文基于爬虫对多家电商平台上的语料进行收集。3.实验和系统开发。通过实验一,对比了训练不同条件下的用户日志所生成的商品分类预测模型的效果,选出准确率最高的模型;然后通过实验二,对比了依据不同维度词向量文件所计算出的语义相似度在不同区间中的数量分布情况,进而确定了叁个较合理的相似度阈值;最后基于前两个实验结果,借助所开发的实验系统对商品分类预测和扩展效果进行展示。(本文来源于《河北大学》期刊2019-06-01）
李诗瑶[3]（2019）在《主成分分析法在商品分类指标体系构建中的应用》一文中研究指出在对商品分类时,为了对分类进行全面分析,建立完善的分类时标体系,往往提出很多与其相关的指标。一般情况下,这些指标间会存在一定的相关关系,即某些指标对商品分类问题的反映信息是有重迭的。论文应用主成分分析方法对复杂的商品分类指标体系进行降维,在实现减少分类指标的同时,尽量减少原指标体系所包含信息的损失。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年05期）
梁洁梅[4]（2019）在《完善边民互市商品分类监管机制的思考》一文中研究指出边民互市贸易是我国对外贸易的方式之一,在兴边富民、固边安边中发挥了积极作用。边民互市商品的监管主要由当地海关负责,而随着边民互市贸易规模不断增大,为保障进口商品的安全合格,边民互市区以外地区同样需肩负一定监管职责。本文结合边民互市贸易情况,从分类监管思路出发,对边民互市区以外地区边民互市进口商品的分类监管模式展开探讨。(本文来源于《管理观察》期刊2019年14期）
魏浩,赵田园[5]（2019）在《进口商品价格对国内消费价格的传递效应研究——基于商品分类视角和面板数据的实证分析》一文中研究指出本文实证分析了不同类型商品(中间品、消费品、资源品)进口价格对国内不同类型商品(食品、衣着、医药、交通和家庭设备)消费价格指数的影响。研究结果表明:资源品进口价格上升、消费品进口价格上升都会引致中国国内消费价格上升,资源品进口价格的影响机制是成本增加效应,消费品进口价格的影响机制是需求结构升级效应;中间品进口价格上升对我国国内消费价格的影响效应不稳定、影响方向不确定,原材料类中间品进口价格的影响机制是成本下降效应和成本上升效应,机器设备类中间品进口价格的影响机制是质量升级效应、成本转嫁效应和效率提升效应。在制定政策应对外部冲击对国内消费价格的影响时,中国政府应依据进口商品的特点和属性,制定有差异的政策。(本文来源于《国际贸易问题》期刊2019年01期）
邓真真,都慧慧[6]（2018）在《浅谈《医药商品分类基础》教学引爆点的研究》一文中研究指出针对山东药品食品职业学院的学生特点和学科特色,利用现有的教学平台,紧扣课堂授课环节,采用教学引爆点授课方式,激发学生兴趣,提高学生学习的积极性与自信心,探索适合本校学生特点的医药商品学课堂授课方式。教学引爆点的引入能有效调动学生学习积极性,活跃课堂氛围,具有促进课程学习的效能。(本文来源于《当代教育实践与教学研究》期刊2018年09期）
王灿[7]（2018）在《基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测研究》一文中研究指出随着商品市场、消费市场的不断变化,线上渠道的快速发展,零售业进入微利时代,在市场有限的情况下,根据客户个性化行为开展精准营销成为零售企业获得利润的关键手段,与此同时,信息技术与零售业的结合为零售业的发展带来了新的机遇。客户不再是相同的面孔,而是有个性化的需求,一个高度市场化的企业应该花费资源和精力跟踪市场趋势,并监控客户的动态需求,如何识别客户未来价值,确定最具经济效益的客户成为企业个性化营销必须解决的问题。通过随机概率模型预测客户未来价值现已在很多领域,特别是在零售领域得到了验证,其中最为典型的是Pareto/NBD模型,以及在此基础上发展而来的BG/NBD模型,结合Gamma-Gamma模型,只需参考客户交易行为四个方面的信息X=(x,t_x,T,z),即可识别客户流失可能性及客户未来经济价值。但由于该模型忽略了客户其他个性化行为的解释变量,缺乏有关商品进行分类的重要信息,其结果难以为客户个性化关系管理及精确的商品类别营销提供决策支持。因此,本研究旨在通过拓展随机概率模型的变量因素,参考更多的客户个性化行为信息,建立基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型,为同时销售多种商品的零售企业开展客户动态价值识别、个性化关系管理与精确的商品营销提供多方位的、有价值的数字化支持。完成了以下工作:(1)构建了针对同时销售多种类别商品的零售企业客户价值预测模型的变量因素体系,将商品类别因素加入到随机概率模型中;(2)认为客户未来经济价值是其在各个商品类别经济价值期望值之和,并且建立了基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型;(3)为验证模型的有效性,选取了某家零售超市2年的实际会员客户消费数据,并将数据分为观察期和验证期,将模型所得结果、传统随机概率模型所得结果与客户实际经济价值进行拟合对比,验证模型的有效性;(4)分别从客户个体层面及商品类别层面进行模型结果的分析,并提出应用建议。研究结果表明:(1)基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型,可根据客户过去的购买行为,较准确地拟合客户未来经济价值,对客户价值有较强的解释能力和预测能力。(2)相比于传统模型,基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测模型在不降低原模型预测精度的基础上,提高了随机概率模型的应用价值,其研究成果能为个性化客户关系管理和精确的商品品类营销提供数字化的决策支持,更适用于同时销售多种类别商品的零售业的客户价值研究。(本文来源于《暨南大学》期刊2018-06-30）
孙昂[8]（2018）在《基于卷积神经网络的多类商品分类算法研究》一文中研究指出随着物联网的兴起、电子商务的高速发展,网上购物已成为人们生活中必不可少的一部分,依据图像特征对商品进行有效的分类和检索具有重要的应用价值。传统的商品分类方法多基于文本,无法描绘商品的整体特征,且人工标注费力费时。一些基于内容的分类方法,提取特征困难,分类效果不佳。即使有些基于深度学习的商品自动分类方法提出,也受限于较浅层的网络分类效果不好,小样本下网络训练不理想的问题。本文针对这些问题,提出了两种基于卷积神经网络的商品分类方法。所进行的主要工作如下:(1)对现今的商品图像分类技术进行了研究。通过阅读了大量商品图像分类的相关文献,对商品图像分类的研究背景和国内外研究现状进行了分析,并对现今使用的各种分类方法进行了总结比较。(2)对本文研究的基本原理进行了介绍。介绍了神经网络的发展,分析了卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层、激活函数等部分的作用,并列举了常见的分类框架和特征提取方法。(3)针对较浅层的网络分类效果不好的问题,提出了基于改进结构的卷积神经网络商品图像分类方法。对经典的网络结构Alex Net进行了改进,提出了一种新的卷积网络分类结构,此结构相比Alex Net优化了卷积核的尺寸,改变了各层的连接,减少了全连接层的连接参数。在对15种商品的分类中改进后的网络将分类准确率由88.2%提升到了91.3%。(4)针对小样本下网络训练不理想的问题,提出了基于迁移学习的卷积神经网络商品分类方法。数据预处理过程中,使用SVM算法对商品图像进行了背景分割。训练微调过程中,使用了大型数据集ImageNet2012对网络结构进行了预训练,预训练后的参数迁移到新的网络中作为初始化参数,在配合预处理后的数据完成训练。在对20种商品的分类中基于预训练模型的卷积神经网络分类方法达到了97.6%的准确率。(本文来源于《山东师范大学》期刊2018-06-01）
王培培[9]（2018）在《基于传统分类法和标签的电子商务商品分类模型及实证研究》一文中研究指出我国电子商务网站交易规模不断增长,电子商务平台中的商品数量日益庞大,种类日益繁多。如果商品的分类组织问题没有解决好,很容易造成商品分类混乱,进而影响用户查找商品的效率和电子商务商家的交易水平。为使电子商务商品的分类组织更加合理有效,本文尝试构建具有科学性与实用性特点的电子商务商品分类模型。本文首先对电子商务商品的特点进行分析,发现电子商务商品具有面向交易,以用户为中心,数量多,更新快的特点,这些特点要求电子商务商品分类方法应该具有科学性、实用性、稳定性和动态性特征。目前大多数电子商务平台对各类商品进行分类时采用的都是基于各类产品分类方法的网络自编分类形式,但是也存在一定的问题。图书情报领域的传统分类法属于传统产品分类方法的一种,且具备科学性、稳定性等优点,大众分类法中的标签具有实用性、动态性特征。所以本文研究基于传统分类法与标签相融合视角构建电子商务商品分类概念模型。然后,本文研究了基于概念格方法抽取标签语义关系的电子商务商品分类概念模型构建思路,并且按照基于传统分类法的粗粒度概念框架抽取、基于标签的细粒度概念框架抽取、粗粒度概念框架与细粒度概念框架映射融合、概念及概念关系补充与完善、概念属性和概念实例添加的构建流程构建电子商务商品分类概念模型。最后,本文以电子商务网站中的小说类图书商品为实证研究对象,按照电子商务商品分类概念模型构建思路构建电子商务小说类图书商品分类概念模型,并利用本体构建工具Protégé4.3丰富概念模型中的语义关系。通过研究结果可以看出,基于传统分类法与标签相融合视角对电子商务商品进行分类,构建商品分类概念模型具有可行性与可操作性,与目前电子商务平台中的商品分类体系相比,本文构建的电子商务商品分类模型与用户检索习惯的契合度更高,更具易用性与灵活性,商品分类过程自动化程度更高,概念和概念语义关系更加丰富。(本文来源于《河北大学》期刊2018-06-01）
金朗,武邦涛,车海[10]（2018）在《冲动购买消费者网络商品分类加工方式的眼动研究》一文中研究指出本文应用眼动技术,通过考察高低冲动购买倾向个体在分类决策时眼动轨迹特征的差异,来研究冲动购买消费者分类信息加工方式的特点。研究结果显示,高冲动购买倾向的消费者的加工深度更低,会对商品选项投入更少的注意资源,并搜索更少的相关信息;高冲动购买倾向的消费者更偏好图片加工,会搜索更多的图片信息,并对图片内容投入更大比例的注意资源。本研究对冲动购买消费者信息加工方式的发现,有助于丰富和发展冲动购买的相关理论,也为网络零售商的营销管理活动提供了借鉴。(本文来源于《上海管理科学》期刊2018年02期）
商品分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电商平台的商品分类查询,与文档查询的特点类似,因而可将其纳入信息检索领域的研究范围。用户利用电商搜索引擎进行查询时可能存在如下两类问题:一、误输入错误的查询,该查询与数据库中的商品分类不一致;二、输入意图模糊的查询,此时平台展示出太多不符和用户兴趣的商品分类。受信息检索中查询扩展思想的启发,结合在电商公司实习期间解决的实际问题,本文提出一种基于用户日志及查询语义的商品分类扩展方法,使查询结果更符合用户的真实需求。本文的工作主要有以下几方面:1.对用户查询做商品分类预测。以从检索后台拉取的用户日志为基础,基于FastText对其中的用户查询和商品分类进行训练,得到商品分类预测模型;通过分析日志文件的特点,本文对用户查询分别进行叁个等级的商品分类预测。2.对用户查询做商品分类扩展。以用户历史查询过的商品分类为基础,基于Word2Vec计算本次查询和历史商品分类间的语义相似度,并将相关的商品分类作为扩展集;为充分挖掘词间的语义联系,本文基于爬虫对多家电商平台上的语料进行收集。3.实验和系统开发。通过实验一,对比了训练不同条件下的用户日志所生成的商品分类预测模型的效果,选出准确率最高的模型;然后通过实验二,对比了依据不同维度词向量文件所计算出的语义相似度在不同区间中的数量分布情况,进而确定了叁个较合理的相似度阈值;最后基于前两个实验结果,借助所开发的实验系统对商品分类预测和扩展效果进行展示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
商品分类论文参考文献
[1].林恒青.深度学习在服饰商品分类中的应用[J].宁德师范学院学报(自然科学版).2019
[2].李石琛.基于用户日志及查询语义的商品分类扩展方法[D].河北大学.2019
[3].李诗瑶.主成分分析法在商品分类指标体系构建中的应用[J].计算机与数字工程.2019
[4].梁洁梅.完善边民互市商品分类监管机制的思考[J].管理观察.2019
[5].魏浩,赵田园.进口商品价格对国内消费价格的传递效应研究——基于商品分类视角和面板数据的实证分析[J].国际贸易问题.2019
[6].邓真真,都慧慧.浅谈《医药商品分类基础》教学引爆点的研究[J].当代教育实践与教学研究.2018
[7].王灿.基于商品分类的零售商会员客户经济价值预测研究[D].暨南大学.2018
[8].孙昂.基于卷积神经网络的多类商品分类算法研究[D].山东师范大学.2018
[9].王培培.基于传统分类法和标签的电子商务商品分类模型及实证研究[D].河北大学.2018
[10].金朗,武邦涛,车海.冲动购买消费者网络商品分类加工方式的眼动研究[J].上海管理科学.2018