基于主題特征的情感分類及推薦算法研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)的發(fā)展，越來越多的人選擇使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行購物、娛樂、交流和工作。用戶往往需要花費(fèi)很多時(shí)間查找、瀏覽和挑選商品或服務(wù)。如何針對用戶的需求推薦產(chǎn)品與服務(wù)成為了產(chǎn)品和服務(wù)提供者必須解決的問題。然而，傳統(tǒng)的推薦算法只單純分析產(chǎn)品和用戶之間的關(guān)系，沒有對評論文本進(jìn)行情感分析和處理，一定程度上影響著推薦效果的好壞。
　　論文從情感分析及產(chǎn)品推薦兩個(gè)方面，實(shí)現(xiàn)向用戶更準(zhǔn)確地推薦產(chǎn)品。首先從中文文本整體含義的角度，采用文本主題模型LDA

2、，得到中文文本的主題分布。在進(jìn)行特征選擇和抽取時(shí)，除了抽取短文本特有的特征外，考慮了短文本的主題特征，在保留半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架下實(shí)現(xiàn)中文文本的情感分類。實(shí)驗(yàn)證明通過考慮中文短文本主題特征，文本情感分類準(zhǔn)確率比無文本主題特征的情感分類準(zhǔn)確率有一定提高。
　　在對產(chǎn)品評論文本進(jìn)行情感分析和協(xié)同過濾基礎(chǔ)上，借鑒評分相似度的定義提出情感相似度，采用情感相似度和評分相似度結(jié)合的綜合相似度進(jìn)行近鄰用戶的評判與選擇，最終提出了基于情感分析的產(chǎn)品推薦