基于用户评论的协同过滤推荐算法

发布时间：2018-08-16 07:27

【摘要】：提出融合用户评论的协同过滤推荐算法,通过挖掘电商网站的用户评论信息,获取用户评论中的产品特征和意见,通过计算每个特征意见对的极性,得到特征矩阵,结合用户意见质量形成的用户评分矩阵,求出用户评分的相似度.最后结合特征矩阵和用户评分相似度得出目标用户的综合相似度,并由预测评分得出产品推荐表,对用户进行产品推荐.实验结果表明,提出的算法与常用的推荐算法相比,改善了推荐的质量,同时推荐精度得到提高.
[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.
【作者单位】： 河南师范大学教育学院;
【基金】：河南省科技攻关重点项目(162102310442) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A880018)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2185242