【摘 要】
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依据用户评分数据的传统电影推荐算法存在数据稀疏、评分信息不能够真实有效地表达用户兴趣等问题。而用户评论作为用户兴趣、观点反馈的信息有效载体,通过挖掘分析评论信息
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依据用户评分数据的传统电影推荐算法存在数据稀疏、评分信息不能够真实有效地表达用户兴趣等问题。而用户评论作为用户兴趣、观点反馈的信息有效载体,通过挖掘分析评论信息可以将产品特征向量化,实现个性化推荐效果。本文利用网站评论文本信息分析电影特征,在给用户推荐时可以根据用户历史评论信息分析用户兴趣,提出一种融合情感分析和LDA主题模型特征拓展的个性化推荐算法,选取主题关键词结合TF-IDF权重进行物品主题关键词特征拓展,情感分析得到的正向评论率结合主题拓展特征向量进行物品相似度计算,用户感兴趣物品相似度较高的产品
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