采用评论挖掘修正用户评分的改进协同过滤算法

• 作者: 王红霞 程艳芬 陈健
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 评论挖掘 情感态度 评论特征偏好向量 评分修正 协同过滤
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 522-532
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 9947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.03.013

摘要

针对当前电子商务网站用户评分过于集中而区分度不明显,以及整数评分可信度不高导致协同过滤推荐效果较差的问题,提出一种改进协同过滤算法.利用改进的词性路径模板算法挖掘评论中包含的产品特征和情感词,分析并建立评论特征偏好向量;依据评论特征偏好向量计算评论中包含的情感态度,利用用户评论中包含的情感态度对评分进行修正,使得修正后的评分更接近于用户的真实评分意愿;利用修正后的评分计算评分相似度,与偏好相似度结合产生推荐.实验结果表明,该算法有效地增加了评分区分度与可信度,提高了最近邻居的质量,从而提高了推荐结果的准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程艳芬	武汉理工大学计算机科学与技术学院	12	53	5.0	6.0
2	陈健	武汉理工大学计算机科学与技术学院	16	50	5.0	6.0
3	王红霞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	10	45	4.0	6.0