基于搜索引擎的商品信息抽取与融合的研究及实现的开题报告一、选题背景和意义随着电商业的不断发展，增加用户购物的渠道，使得竞争日趋激烈。在这种环境下，对于商家来说，必须尽力打造有吸引力的商品信息，以提高用户购物的欲望。因此，在有限的时间内完美地展示商品的信息和特点至关重要。而搜索引擎则是现代电商平台必不可少的一部分。在搜索引擎中，关键词的搜索结果来自于多个网站，因此需要对不同的商品信息进行抽取融合，形成一份完整的商品信息。因此，开发一种基于搜索引擎的商品信息抽取与融合系统是非常必要的。二、研究内容本文旨在研究基于搜索引擎的商品信息抽取与融合系统的实现。主要包括以下内容：1、搜集网上多个商家同一商品的信息。2、对网页内容进行解析，抽取商品的信息（如商品名称、价格、规格、保修情况等），并进行去重处理。3、对抽取到的商品信息进行融合处理，形成一份完整的商品信息。4、构建搜索引擎，将商品信息进行索引，用于用户搜索。5、设计一个用户界面，方便用户通过关键词搜索并获得商品信息。三、研究方法和技术路线本文的研究方法主要包括：1、网页解析。采用爬虫技术搜集不同商家同一商品的信息，并使用Python中的BeautifulSoup库对网页内容进行解析，提取所需的信息。2、信息匹配。采用自然语言处理技术，对抽取到的商品信息进行语义分析，以处理不同语言表达的商品特点，增强数据的完整性和准确性。3、数据融合。将不同来源的商品信息进行重复数据清洗和融合处理，形成一份完整的商品信息。4、搜索引擎技术。采用Elasticsearch技术对商品信息进行索引和检索。五、预期成果和创新点1、基于搜索引擎的商品信息抽取与融合系统，能够从多个商家站点中抽取同一商品的信息，以形成一份完整的商品信息，方便用户在一个平台上获取商品信息，加强了商家的信息展示，改善了用户购物的体验。2、研究基于自然语言处理的信息匹配技术，能够处理不同语言表达的商品特点，增强商品数据的完整性和准确性。3、通过算法设计，提高数据融合的效率，优化用户搜索体验。本文的创新点主要在于：1、通过网络爬虫技术和自然语言处理技术，对商品信息进行抽取和匹配，并通过数据融合技术，将不同的商品信息进行融合，以形成一份完整的商品信息。2、通过搜索引擎技术，为用户提供一个搜索商品信息的平台，方便用户在一个平台上获得商品信息，体验更加流畅高效。四、进度安排本研究计划于2022年10月前完成。具体的进度安排如下：1.2022年06月-2022年07月：搜集相关资料、程序框架设计。2.2022年08月-2022年09月：完成系统实现并进行测试。3.2022年10月：完成论文写作，并进行答辩。总之，本研究将针对目前电商平台中商品展示不完整、用户粘性差等问题，设计并实现一套基于搜索引擎的商品信息抽取与融合系统，从而提高商家数据展示的质量，增加用户对于平台的黏度，进而提高商家和平台的收益。