【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,从海量视频资源中迅速找到用户感兴趣的视频,相关的推荐方法成为热点研究问题。传统的视频推荐模型较多考虑评分矩阵,往往忽略评论文本。评分数据不仅存在数据稀疏问题,而且常会发生冷启动。尽管目前有一些对评论文本的研究可以提取出有价值的信息,但是许多研究并没有考虑其中的情感信息,本文针对评分矩阵和评论文本融合的混合推荐算法展开研究。(1)构建了视频领域的情感词典。有些情感词在不同领
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随着互联网技术的飞速发展,从海量视频资源中迅速找到用户感兴趣的视频,相关的推荐方法成为热点研究问题。传统的视频推荐模型较多考虑评分矩阵,往往忽略评论文本。评分数据不仅存在数据稀疏问题,而且常会发生冷启动。尽管目前有一些对评论文本的研究可以提取出有价值的信息,但是许多研究并没有考虑其中的情感信息,本文针对评分矩阵和评论文本融合的混合推荐算法展开研究。(1)构建了视频领域的情感词典。有些情感词在不同领域中具有不同的情感倾向,使用通用的情感词典无法准确获取这些领域相关情感词的情感倾向。本文首先通过爬取专业影评网站获取视频信息,然后根据积极和消极评分筛选出对应的积极和消极评论,最后通过对评论进行分词、词性标注等工作,过滤出形容词和感叹词作为情感词典。(2)提出了一种融合情感特征的视频推荐方法(Sentiment Analysis and Hidden Factor of Topics,SAHFT)。该方法将构建的视频领域情感词典作为联合情感/主题模型(Joint Sentiment/Topics,JST)的先验知识,应用在评论文本上进行情感主题发现,同时和评分矩阵分解得到的潜在因子相映射,按照词语出现在情感主题分布下的概率大小计算出情感分值,并将情感分值融入到评分预测中。(3)在SAHFT基础上,考虑到了用户的隐式反馈,将隐式反馈模型融合进来,提出了融合隐式反馈的SAHFT+方法。针对本文提出的方法,在IMDB和Movie Lens两个数据集上进行了验证。实验结果表明,本文提出的SAHFT和SAHFT+模型整体上优于(Hidden Factors as Topics,HFT)方法,取得了较好的效果,证明了本文构建的视频领域情感词典的有效性和本文提出方法的可行性。在一定程度上缓解了由于评分较少而导致的冷启动问题,加入评论文本缓解了数据的稀疏性,增强了推荐算法的解释性。
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