本文選題：海量評價數(shù)據(jù) + 用戶偏好��； 參考：《計算機科學(xué)與探索》2017年02期

【摘要】：用戶對商品和信息服務(wù)的評價包含評論和評分,富含了用戶的興趣、觀點和偏好等行為信息。以真實和量化地反映用戶對商品的喜好程度為目標(biāo),從海量的用戶評價數(shù)據(jù)出發(fā),基于邊際效用定義用戶偏好,基于D-S證據(jù)理論描述影響用戶偏好的各影響因素的不確定性以及各因素之間的相互關(guān)系;以評論中的各詞匯、包含正面/負(fù)面詞匯的評論和評分作為用戶對商品偏好的"證據(jù)",給出了綜合考慮各影響因素的聯(lián)合算子,以及基于MapReduce的計算方法和用戶偏好發(fā)現(xiàn)機制。針對正確性、執(zhí)行時間、加速比和并行效率等指標(biāo)進行實驗,結(jié)果驗證了所提出方法的有效性。
[Abstract]:Users' evaluation of goods and information services includes comments and ratings, which is rich in behavioral information such as users' interests, opinions and preferences. With the goal of reflecting the user's preference for goods in real and quantitative terms, the user preference is defined on the basis of marginal utility, based on the massive user evaluation data. Based on D-S evidence theory, this paper describes the uncertainty of the factors influencing user preference and the relationship between the factors. The comments and ratings including positive and negative words are used as "evidence" of the user's preference for goods. The combined operator which considers all the factors is given, and the computing method based on MapReduce and the mechanism of user preference discovery are also presented. Experiments on correctness, execution time, speedup ratio and parallel efficiency are carried out, and the results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院;云南大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金Nos.61472345,61402398,61562090,61562091 云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃Nos.2014FA023,2016FB110 第二批“云嶺學(xué)者”培養(yǎng)項目No.C6153001 云南大學(xué)青年英才培養(yǎng)計劃No.XT412003~~
【分類號】：TP202

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本文編號：1946793