本文關(guān)鍵詞：面向評(píng)論文本基于情感分析的可信推薦模型研究

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【摘要】：隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)應(yīng)用廣泛普及,逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡慕M成部分。但是,電子商務(wù)系統(tǒng)在為用戶提供越來(lái)越多選擇的同時(shí),不可避免地帶來(lái)了產(chǎn)品信息泛濫的問(wèn)題,這意味著用戶尋找自己所需的產(chǎn)品必須付出更多的時(shí)間和精力。在某種程度上過(guò)量的信息意味著信息的缺乏,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)通過(guò)模擬銷售人員向用戶推薦產(chǎn)品,將瀏覽者轉(zhuǎn)換為購(gòu)買者,并且可以提高用戶的滿意度與忠誠(chéng)度。由于電子商務(wù)推薦系統(tǒng)潛在著巨大的商業(yè)價(jià)值,各行各業(yè)對(duì)其展開(kāi)了廣泛的學(xué)習(xí)研究。現(xiàn)有的推薦系統(tǒng),通常集中在對(duì)項(xiàng)目評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)和用戶的歷史行為信息進(jìn)行建模,而忽略了蘊(yùn)藏在產(chǎn)品評(píng)論中豐富的信息,并且給出的推薦大部分都是基于產(chǎn)品整體而言的,忽略了用戶對(duì)產(chǎn)品各個(gè)方面特征的不同要求。針對(duì)這些不足,本文提出了一種面向評(píng)論文本基于情感分析的可信推薦方法。該方法首先通過(guò)對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行特征抽取和情感分析,獲得產(chǎn)品不同維度特征下的情感傾向,使得用戶能夠?qū)Ξa(chǎn)品各個(gè)方面的特征有一個(gè)直觀的了解。然后在此基礎(chǔ)上,利用D-S證據(jù)理論對(duì)情感分析結(jié)果進(jìn)行基于特征類別的融合,獲得各個(gè)不同評(píng)價(jià)維度下的信用評(píng)分。最后,根據(jù)總的信用評(píng)分以及用戶關(guān)注的不同評(píng)價(jià)維度下的信用評(píng)分來(lái)給用戶做出推薦。利用D-S證據(jù)融合獲得的信用評(píng)分,融合了產(chǎn)品評(píng)論中所有特征下的情感分析結(jié)果,是一個(gè)全面的、合理的、可信的評(píng)分,依賴這個(gè)評(píng)分做出的推薦可以獲得更高的用戶信任感,可以為推薦做出合理的解釋。而且,根據(jù)用戶所關(guān)注的特征維度的不同,可以做出符合用戶需求的推薦。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3

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