【摘 要】
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在电子商务时代,在线客户评论已经成为一个普遍的和有价值的顾客和商人做商业决策的信息来源。基于情感评估发现潜在客户的偏好,提出了一种改进的协同过滤算法,并预测顾客对
【基金项目】
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江西省青年科学基金(20151BAB217015);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ61678)
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在电子商务时代,在线客户评论已经成为一个普遍的和有价值的顾客和商人做商业决策的信息来源。基于情感评估发现潜在客户的偏好,提出了一种改进的协同过滤算法,并预测顾客对企业服务或产品未来的需求(统称为实体)。具体而言,该方法包括3个主要步骤:层面情感评估、客户偏好挖掘和个性化推荐。首先,情感方面水平评估变换光学字符识别的结构化审查方面水平向量。第二,客户偏好挖掘使用向量从情感中提取层面特征词,并将极性分值分配给每个情感。最后,利用特征词和情感极性评分计算顾客偏好和顾客相似性。根据客户相似性生成服务和产品的个性化推荐。实验结果表明,该方法优于传统的协同过滤方法。
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