| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 推荐系统,协同过滤算法,评分修正 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明公开了一种基于挖掘评论修正用户评分的改进协同过滤方法,首先对用户评论集进行分词处理,标记评论中的产品特征词和对应的情感词;针对每一条评论,提取评论中标记的产品特征词和对应的情感词,量化特征的偏好程度和情感词的情感强度,建立评论特征偏好向量;根据评论特征偏好向量计算评论的情感态度;根据评论的情感态度修正用户评分,提高评分的区分度和可信度;利用修正后的评分参与协同过滤产生推荐。本发明可以解决当前电子商务网站用户评分过度集中以及可信度不高的问题,提高协同过滤推荐结果的准确率 |