【摘要】：傳統(tǒng)的推薦算法大都從評(píng)論中挖掘用戶(hù)興趣或產(chǎn)品特征,然而由于評(píng)論形式自由,規(guī)則性差,導(dǎo)致從評(píng)論中獲取有效信息較困難,推薦結(jié)果不理想。在電子商務(wù)等領(lǐng)域,評(píng)論標(biāo)簽作為一種新的評(píng)論方式已經(jīng)被廣泛使用。與評(píng)論相比,評(píng)論標(biāo)簽具有規(guī)則性強(qiáng),信息密度大等特點(diǎn),因此提出了一種融合評(píng)論標(biāo)簽的推薦算法。該算法從評(píng)論標(biāo)簽中挖掘用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品特征的觀(guān)點(diǎn),并利用其構(gòu)建用戶(hù)興趣模型和產(chǎn)品特征模型,然后向用戶(hù)推薦在他們感興趣的特征上有較高評(píng)價(jià)的產(chǎn)品。與傳統(tǒng)推薦算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合評(píng)論標(biāo)簽的算法能有效地提高用戶(hù)的覆蓋率,并提升推薦算法的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Most of the traditional recommendation algorithms mine user interest or product features from comments. However, due to the freedom of comment form and poor rules, it is difficult to obtain effective information from comments, and the recommended results are not ideal. Comment labels have been widely used as a new way to comment in e-commerce. Compared with comments, comment tags have the characteristics of strong regularity and high information density. Therefore, a recommendation algorithm is proposed to fuse comment tags. In this algorithm, users' views on product features are mined from comment labels, and then user interest models and product feature models are constructed, and then products with high evaluation on features of interest to users are recommended to users. Compared with the traditional recommendation algorithm, the experimental results show that the algorithm can effectively improve the user coverage and improve the accuracy of the recommendation algorithm.
【作者單位】： 福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金,No.61300105 教育部博士點(diǎn)基金聯(lián)合資助項(xiàng)目,No.2012351410010 福建省科技重大專(zhuān)項(xiàng),No.2013H6012 福州市科技計(jì)劃項(xiàng)目,Nos.2012-G-113,2013-PT-45~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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4 梁莘q，

本文編號(hào)：2330803