如何给一份商品清单进行清洗/tagging?

2016-06-24 21:25:59 +08:00
 jiaslbang

事情是这样的:

a.起因:我接到一份商品的 list (条目数大概 1000k, 纯英文),因为是从非结构化数据提取出来的,所以数据比较脏

b.问题:存在同一商品有几种不同写法的问题(比如 book 可能有 book/books/booking 之类的写法)

c.最终目的:需要对商品名称进行清洗(不是单纯的分类),把同一商品的几种写法统一成一种

b.注意:不能以分类名称来替换商品名称,统一后的名字必须保持原来的含义

我的初步想法是这样的:

0.列表名称去重

这是最基本的步骤,不说了

1.统计词频

比如单词 book 出现得多,那么很可能是一个商品类别,因此作为一个 tag

2.打 tag

比如某一些商品刚好都含有 tag: child/book ,于是打上"child","book"

3.商品分组

拥有完全相同 tag 的商品分为同一组,但不一定是相同商品,因为同组里面可能有几个最终映射到 child book A ,另外几个是 child book B

4.算相似度

组内算相似度,相似度超过某一阈值的,是同一个商品(不太懂,待商榷)

目前考虑用 python 实现,但是刚学不久比较拙计,特别是比较疑惑前几步用 python 怎么实现比较好?有没有一些现有 python 包或者算法做实现类似需求的?

麻烦大家指点一下,谢谢 :)

2476 次点击
所在节点    Python
9 条回复
xiamx
2016-06-24 21:37:51 +08:00
楼主这种课题研究好了还是有可能可以发 Paper 的哦,记得找老板要加工资
Comdex
2016-06-24 21:58:35 +08:00
花钱外包给人工做精确度更高
SoloCompany
2016-06-24 23:38:06 +08:00
一百万条数据不算很多吧
怎么处理应该都行,花个一两 g 内存应该能撑得过去
开始错看成 1g 条数据,吓 niao 了
vjnjc
2016-06-25 00:28:55 +08:00
@SoloCompany 楼主貌似是在求思路吧,不大懂这个,帮顶
soratadori
2016-06-25 04:54:40 +08:00
关注下,我从不同站点抓取相同的东西也会存在类似的问题
vitovan
2016-06-25 06:59:40 +08:00
得给一些例子呀楼举。
kyrre
2016-06-25 07:52:14 +08:00
有点机器学习的意思,可以从贝叶斯分类算法着手。
zhangfan
2016-06-25 13:58:37 +08:00
关注
practicer
2016-06-25 22:38:00 +08:00
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