基于文本挖掘的商品推荐

发布时间：2018-03-17 16:22

  本文选题：特征词　切入点：相似度计算　出处：《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对电子商务网站的评论文本进行分词、去停用词等整理,通过词频统计提取特征词,应用词频-逆文档频率提高特征词的类别区分能力以增加特征词的准确性.在收集大量的电子商务网站的评论文本及一系列预处理后构建了特征词词库.采用词语相似度计算方法用于关键词向量与特征词词库相似度的计算.根据相似度计算结果对用户评论的商品进行排序以实现对用户商品的推荐.设计了商品推荐系统并完成了实验程序.利用收集到的用户评论文本完成了对商品的推荐实验,并对实验结果进行了考察与分析.
[Abstract]:The comment text of electronic commerce website is partitioned, the word is stopped, and the feature words are extracted by word frequency statistics. Using word frequency-inverse document frequency to improve the classification ability of feature words in order to increase the accuracy of feature words. After collecting a large number of comment texts and a series of preprocessing of e-commerce websites, a feature word database was constructed. The similarity calculation method is used to calculate the similarity between the keyword vector and the word base of feature words. According to the result of similarity calculation, the items commented by the user are sorted to realize the recommendation of the user's goods. A commodity recommendation system is designed. And completed the experimental program. Using the collected user comments to complete the product recommendation experiment, The experimental results are investigated and analyzed.
【作者单位】： 哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院;黑龙江旅游职业技术学院基础学部;
【基金】：黑龙江省教育厅科学研究项目(12511127)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1625537