基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐模型

钱春琳; 张兴芳; 孙丽华

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基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐模型

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针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了个性化推荐算法。采用分词工具ICTCLAS和IKAnalyzer预处理在线中文评论,并基于情感词典(How Net)计算特征词的点互信息值;应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;根据情感分析模型设计新的最近邻居搜索方法并产生推荐。在两个真实数据集上进行试验,试验结果表明,该方法能够有效改进推荐结果的准确率,缓解数据稀疏问题。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2019年第1期|47-54|共8页
作者
钱春琳; 张兴芳; 孙丽华;
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作者单位

河海大学企业管理学院;

江苏常州213022;

天津大学管理与经济学部;

天津300072;

聊城大学数学科学学院;

山东聊城252000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
推荐模型; 不确定变量; 不确定集; 在线评论; 情感分析;

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