本文關(guān)鍵詞：面向評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,電子商務應用廣泛普及,逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡慕M成部分。但是,電子商務系統(tǒng)在為用戶提供越來越多選擇的同時,不可避免地帶來了產(chǎn)品信息泛濫的問題,這意味著用戶尋找自己所需的產(chǎn)品必須付出更多的時間和精力。在某種程度上過量的信息意味著信息的缺乏,電子商務推薦系統(tǒng)在這樣的背景下應運而生。電子商務推薦系統(tǒng)通過模擬銷售人員向用戶推薦產(chǎn)品,將瀏覽者轉(zhuǎn)換為購買者,并且可以提高用戶的滿意度與忠誠度。由于電子商務推薦系統(tǒng)潛在著巨大的商業(yè)價值,各行各業(yè)對其展開了廣泛的學習研究�，F(xiàn)有的推薦系統(tǒng),通常集中在對項目評分數(shù)據(jù)和用戶的歷史行為信息進行建模,而忽略了蘊藏在產(chǎn)品評論中豐富的信息,并且給出的推薦大部分都是基于產(chǎn)品整體而言的,忽略了用戶對產(chǎn)品各個方面特征的不同要求。針對這些不足,本文提出了一種面向評論文本基于情感分析的可信推薦方法。該方法首先通過對產(chǎn)品評論進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)品各個方面的特征有一個直觀的了解。然后在此基礎上,利用D-S證據(jù)理論對情感分析結(jié)果進行基于特征類別的融合,獲得各個不同評價維度下的信用評分。最后,根據(jù)總的信用評分以及用戶關(guān)注的不同評價維度下的信用評分來給用戶做出推薦。利用D-S證據(jù)融合獲得的信用評分,融合了產(chǎn)品評論中所有特征下的情感分析結(jié)果,是一個全面的、合理的、可信的評分,依賴這個評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。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1219369