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基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法

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本发明涉及数据挖掘及推荐技术领域，具体涉及一种基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法，包括：提取评论者可信赖度的相关属性特征并计算评论者的属性特征值；利用回归算法构建预测评论者可信赖得分模型并计算评论者的可信赖分数；提取评论排序相关的有效指标并计算各商品评论的该四大有效指标值；使用LambdaMART构建各商品的评论排序模型，根据评论排序模型计算最终确定各商品所有评论的排名分数，并根据评论排名得分对评论进行推荐。本发明的方法解决了在众多网站中，用户无法对不了解的用户产生信赖，也无法根据其他用户的评论而做出正确判断的问题。

著录项

公开/公告号CN111666413A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-15

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN202010516638.6
发明设计人陈贤;王豪;夏英;
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申请日2020-06-09
分类号G06F16/35(20190101);G06F40/289(20200101);G06Q30/06(20120101);G06N3/04(20060101);
代理机构50215 重庆辉腾律师事务所;
代理人王海军
地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
入库时间 2023-06-19 08:16:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-04-07

授权

发明专利权授予

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专利
中文文献
外文文献

1. 基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法 [P] . 中国专利： CN111666413A . 2020-09-15
2. 基于多模态商品评论分析的商品推荐方法及系统 [P] . 中国专利： CN111311364B . 2021.10.01
3. SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING RECOMMENDATIONS BASED ON INFORMATION EXTRACTED FROM REVIEWERS' COMMENTS [P] . 美国专利： US2013218914A1 . 2013-08-22

机译：基于从评论者的评论中提取的信息来提供推荐的系统和方法
4. ADVERTISEMENT SERVICE DEVICE TARGETING RECOMMENDED ADVERTISEMENT BASED ON REAL-TIME ADVERTISEMENT ANALYSIS, USER EQUIPMENT RECEIVING RECOMMENDED ADVERTISEMENT BASED ON REAL-TIME ADVERTISEMENT ANALYSIS, METHOD FOR TARGETING RECOMMENDED ADVERTISEMENT BASED ON REAL-TIME ADVERTISEMENT ANALYSIS AND COMPUTER READABLE MEDIUM HAVING COMPUTER PROGRAM RECORDED THEREFOR [P] . 韩国专利： KR20150121370A . 2015-10-29

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