基于评论挖掘和用户偏好学习的评分预测协同过滤

• 作者: 江海洋
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 评论挖掘 层面发现 用户偏好 机器学习 评分预测 协同过滤
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 4430-4432
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.008

摘要

提出了一种新的方法挖掘评论中的文字信息,将评论对象被用户关注的层面发掘出来并评分,根据这些层面的分数以及用户过往的评分数据学习出用户的偏好,最后根据用户的偏好预测其他待评分对象的分数并产生推荐.实验结果表明,提出的方法在预测准确度方面较传统方法有一定程度的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江海洋	浙江大学计算机科学与技术学院	4	9	1.0	3.0