本文選題：特征詞　切入點：相似度計算　出處：《哈爾濱商業(yè)大學學報(自然科學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對電子商務網(wǎng)站的評論文本進行分詞、去停用詞等整理,通過詞頻統(tǒng)計提取特征詞,應用詞頻-逆文檔頻率提高特征詞的類別區(qū)分能力以增加特征詞的準確性.在收集大量的電子商務網(wǎng)站的評論文本及一系列預處理后構建了特征詞詞庫.采用詞語相似度計算方法用于關鍵詞向量與特征詞詞庫相似度的計算.根據(jù)相似度計算結果對用戶評論的商品進行排序以實現(xiàn)對用戶商品的推薦.設計了商品推薦系統(tǒng)并完成了實驗程序.利用收集到的用戶評論文本完成了對商品的推薦實驗,并對實驗結果進行了考察與分析.
[Abstract]:The comment text of electronic commerce website is partitioned, the word is stopped, and the feature words are extracted by word frequency statistics. Using word frequency-inverse document frequency to improve the classification ability of feature words in order to increase the accuracy of feature words. After collecting a large number of comment texts and a series of preprocessing of e-commerce websites, a feature word database was constructed. The similarity calculation method is used to calculate the similarity between the keyword vector and the word base of feature words. According to the result of similarity calculation, the items commented by the user are sorted to realize the recommendation of the user's goods. A commodity recommendation system is designed. And completed the experimental program. Using the collected user comments to complete the product recommendation experiment, The experimental results are investigated and analyzed.
【作者單位】： 哈爾濱商業(yè)大學計算機與信息工程學院;黑龍江旅游職業(yè)技術學院基礎學部;
【基金】：黑龍江省教育廳科學研究項目(12511127)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1625537