基于文本挖掘的商品推荐

• 作者: 张俊伟 杨柳 王忠建 王硕宁
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征词 相似度计算 商品推荐
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 463-468
• 页数: 6页
• 分类号: TP319
• 字数: 5895字
• 语种: 中文

摘要

对电子商务网站的评论文本进行分词、去停用词等整理,通过词频统计提取特征词,应用词频-逆文档频率提高特征词的类别区分能力以增加特征词的准确性.在收集大量的电子商务网站的评论文本及一系列预处理后构建了特征词词库.采用词语相似度计算方法用于关键词向量与特征词词库相似度的计算.根据相似度计算结果对用户评论的商品进行排序以实现对用户商品的推荐.设计了商品推荐系统并完成了实验程序.利用收集到的用户评论文本完成了对商品的推荐实验,并对实验结果进行了考察与分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠建	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	10	16	2.0	3.0
2	王硕宁	黑龙江旅游职业技术学院基础学部	6	4	1.0	2.0
3	张俊伟	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	1	3	1.0	1.0
4	杨柳	黑龙江旅游职业技术学院基础学部	2	4	1.0	2.0