本文關(guān)鍵詞： 推薦系統(tǒng) 用戶評(píng)論 情感分析 文本挖掘　出處：《蘇州大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,信息的數(shù)量不斷爆炸式增長(zhǎng),導(dǎo)致了普遍的“信息過(guò)載”問題。在信息大爆炸的今天,人們迫切需要解決的問題就是如何高效處理并使用這些信息。除了搜索引擎之外,另外一種可以幫助人們快速發(fā)現(xiàn)自己所需信息的強(qiáng)大工具就是推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史行為、用戶生成內(nèi)容、商品的描述信息等客觀數(shù)據(jù)來(lái)建模,從而推測(cè)用戶的偏好,進(jìn)而為用戶推薦有價(jià)值的信息或者商品。近年來(lái),越來(lái)越多的研究者注意到使用用戶生成內(nèi)容(如用戶評(píng)論,地理位置,好友關(guān)系等)來(lái)設(shè)計(jì)推薦算法可以提高推薦性能。本文從不同角度研究分析了用戶評(píng)論,提高推薦準(zhǔn)確度,改善推薦質(zhì)量。本文的主要工作如下:(1)對(duì)推薦系統(tǒng)相關(guān)的技術(shù)背景做了調(diào)研,系統(tǒng)地介紹了推薦系統(tǒng)的原理,并比較了一些常用推薦算法的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。(2)相對(duì)評(píng)分來(lái)說(shuō),用戶對(duì)物品的評(píng)論從用戶和物品的各個(gè)角度具體表達(dá)了用戶的觀點(diǎn)。利用這些信息更有助于挖掘用戶的喜好,本文提出了一種基于詞向量的方法挖掘用戶評(píng)論信息,并結(jié)合協(xié)同過(guò)濾方法設(shè)計(jì)新的推薦算法,來(lái)改善評(píng)分預(yù)測(cè)的效果。(3)針對(duì)現(xiàn)有基于評(píng)論的推薦算法沒有充分考慮個(gè)性化的問題,本文通過(guò)對(duì)評(píng)論進(jìn)行主題分析,挖掘用戶喜好,分別建立基于用戶和物品的個(gè)性化評(píng)分預(yù)測(cè)模型以提高推薦系統(tǒng)的評(píng)分預(yù)測(cè)性能。(4)主要介紹了基于知識(shí)庫(kù)的評(píng)論短語(yǔ)抽取和分層式展示方法。高效、準(zhǔn)確、用戶友好的評(píng)論標(biāo)簽展示不僅可以改善用戶查閱用戶評(píng)論的體驗(yàn),也可以用于構(gòu)建更加細(xì)致用戶畫像和物品特征,實(shí)現(xiàn)更精確的推薦系統(tǒng)。
[Abstract]:With the continuous progress of the Internet and computer technology, the quantity of information is increasing explosively, which leads to the widespread problem of "information overload". The problem that people urgently need to solve is how to process and use this information efficiently, except for search engines. Another powerful tool that can help people quickly find the information they need is the recommendation system, which can generate content according to the user's historical behavior. Product description information and other objective data to model, so as to speculate the preferences of users, and then recommend valuable information or commodities for users in recent years. More and more researchers have noticed that using user-generated content (such as user comments, geographical location, friend relationships, etc.) to design recommendation algorithms can improve the performance of recommendations. The main work of this paper is as follows: 1) the technical background of recommendation system is investigated and the principle of recommendation system is introduced systematically. The advantages and disadvantages of some commonly used recommendation algorithms are compared. The user's comments on objects express the user's point of view from all aspects of the user and the object. The use of this information can help to mine the user's preferences. In this paper, a word vector based method is proposed to mine user comment information, and a new recommendation algorithm is designed based on collaborative filtering method. To improve the effect of rating prediction. (3) in view of the existing recommendation algorithm based on comments has not fully considered the problem of individuation, this paper analyzes the topic of comments, mining user preferences. In order to improve the performance of rating prediction of recommendation system, this paper mainly introduces the methods of comment phrase extraction and hierarchical presentation based on knowledge base. Accurate, user-friendly comment label display can not only improve the user's experience of checking user comments, but also can be used to build more detailed user portrait and object features, and to achieve more accurate recommendation system.
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(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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