基于文本挖掘的协同过滤优化在商品推荐中的应用研究

• 作者: 周化 蔡莉娜 陈钶涵
• 来源期刊: 企业技术开发
• 学科: 工学
• 关键词: 用户评论 协同过滤 组合推荐
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP311

摘要

文章以天猫商城智能手机产品的用户评论数据为数据源,提出基于用户评论信息的协同过滤算法优化模型,其优化核心是将评论文本中蕴含的用户偏好信息融入到经典协同过滤模型中。通过对商品、用户的多个特征属性建立商品属性特征值表,并对用户和各个商品的属性特征值间进行余弦相似度计算匹配,从而形成用户感兴趣的组合推荐。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周化	广州大学华软软件学院网络技术系	14	20	2.0	3.0
2	陈钶涵	广州大学华软软件学院网络技术系	2	0	0.0	0.0
3	蔡莉娜	广州大学华软软件学院网络技术系	2	0	0.0	0.0