融合情感分析和概率语言的影视推荐算法研究

周欢; 马浩南; 刘嘉

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[目的/意义]在社会网络背景下,在线评论情感倾向已经成为影响观影者决策的重要因素,如何有效提高在线评论情感分析的准确性成为学者们关注的热点.[方法/过程]鉴于此,依据情感分析和概率语言术语集相关理论知识,提出一种新的影视推荐算法.首先运用TF-IDF算法提取主题词,确定主题词权重,然后计算在线评论情感值并细分区间确定情感程度,根据在线评论的情感程度构建概率语言决策矩阵,最后提出基于VIKOR的概率语言多准则决策方法,并将其用于电影排序.[结果/结论]采集Rotten Tomatoes官方网站上5部电影的真实在线评论数据,将文章提出的推荐算法与其他基于情感分析的推荐算法进行比较,验证所提出算法的可行性和优越性.

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来源
《情报理论与实践》 |2020年第6期|180-186|共7页
作者
周欢; 马浩南; 刘嘉;
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作者单位

湖南工业大学湖南株洲412000;

湖南工业大学湖南株洲412000;

湖南工业大学湖南株洲412000;

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正文语种 chi
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关键词
在线评论; 情感分析; 概率语言术语集; VIKOR; 影视推荐;

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