基于影评挖掘的电影推荐系统设计与实现

• 作者: 刘慧 崔璨 李凤银 禹继国 葛睿
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: Django框架 推荐系统 数据预处理 支持SVM分类器 基于内容
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 电子技术设计与应用
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 字数: 3622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2018.12.025

摘要

针对现有推荐系统电影评分不实、影响推荐精确度的问题,本文设计了一个基于电影影评的电影推荐系统.本系统首先利用网络爬虫技术获取电影影评,然后对抓取到的数据进行分析和预处理,挖掘出电影影评中的关键词并进行正负词性的分类,然后计算出影评的好评率,根据好评率进行电影推荐,可以使得推荐结果更符合用户的偏好和需求.实验结果表明,利用影评好评率进行推荐大大提高了电影推荐的精确度,可以有效保证电影推荐系统的推荐质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凤银	曲阜师范大学信息科学与工程学院	24	105	6.0	9.0
2	禹继国	曲阜师范大学信息科学与工程学院	87	351	11.0	15.0
3	刘慧	曲阜师范大学信息科学与工程学院	4	2	1.0	1.0
4	崔璨	曲阜师范大学信息科学与工程学院	2	2	1.0	1.0
5	葛睿	曲阜师范大学信息科学与工程学院	2	2	1.0	1.0