基于在线评论信息挖掘的动态用户偏好模型构建

发布时间：2017-08-19 00:18

  本文关键词：基于在线评论信息挖掘的动态用户偏好模型构建

  更多相关文章： 在线评论 领域本体 用户偏好 情感倾向性

【摘要】：[目的/意义]基于领域本体在信息层次化挖掘以及用户偏好模型构建方面的优势,以弥补传统的基于评分信息的用户偏好信息采集的不足。[方法/过程]首先,基于领域本体的层次结构,通过本体概念的映射,构建层次化产品属性集;其次,基于层叠CRFs模型以及情感词典,实现在线评论情感倾向性的层次化分析,并在此基础上,实现了用户偏好信息的层次化挖掘;最后,构建了基于本体建模方法的动态用户偏好模型,以保证用户偏好本体的动态更新。[结果/结论]仿真实验模拟了包含100个用户的网络购物推荐系统,通过与其他用户偏好建模方法的对比分析,该模型的准确性与有效性得到了验证。
【作者单位】： 泰州学院;江苏大学管理学院;江苏大学理学院;
【关键词】： 在线评论 领域本体 用户偏好 情感倾向性
【分类号】：TP391
【正文快照】： 0 引言 随着web2.0的快速发展,网络数据几何增长,快速、准确的获取用户需求信息成为相关企业和客户的迫切需要,各种各样的个性化推荐系统应运而生。Bogonikolos等通过对几个典型的个性化服务系统所采用的用户偏好建模方法进行分析,结果表明用户偏好模型在个性化服务系统中具

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本文编号：697591