【摘要】：提出融合用戶評論的協(xié)同過濾推薦算法,通過挖掘電商網(wǎng)站的用戶評論信息,獲取用戶評論中的產(chǎn)品特征和意見,通過計算每個特征意見對的極性,得到特征矩陣,結(jié)合用戶意見質(zhì)量形成的用戶評分矩陣,求出用戶評分的相似度.最后結(jié)合特征矩陣和用戶評分相似度得出目標用戶的綜合相似度,并由預(yù)測評分得出產(chǎn)品推薦表,對用戶進行產(chǎn)品推薦.實驗結(jié)果表明,提出的算法與常用的推薦算法相比,改善了推薦的質(zhì)量,同時推薦精度得到提高.
[Abstract]:A collaborative filtering recommendation algorithm combining user comments is proposed. By mining the user comment information of the e-commerce website, the product features and opinions in the user comments are obtained, and the feature matrix is obtained by calculating the polarity of each feature opinion pair. According to the user rating matrix formed by user opinion quality, the similarity of user score is obtained. Finally, the comprehensive similarity of the target users is obtained by combining the feature matrix and the user score similarity, and the product recommendation table is obtained from the prediction score, and the product recommendation is made to the users. The experimental results show that the proposed algorithm improves the quality of recommendation and the accuracy of recommendation.
【作者單位】： 河南師范大學教育學院;
【基金】：河南省科技攻關(guān)重點項目(162102310442) 河南省教育廳科學技術(shù)研究重點項目(14A880018)
【分類號】：TP391.3

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6 梁莘q，

本文編號：2185242