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基于评论挖掘和用户偏好学习的评分预测协同过滤
被引量：
3
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作者
江海洋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第12期4430-4432,共3页
提出了一种新的方法挖掘评论中的文字信息,将评论对象被用户关注的层面发掘出来并评分,根据这些层面的分数以及用户过往的评分数据学习出用户的偏好,最后根据用户的偏好预测其他待评分对象的分数并产生推荐。实验结果表明,提出的方法在...
提出了一种新的方法挖掘评论中的文字信息,将评论对象被用户关注的层面发掘出来并评分,根据这些层面的分数以及用户过往的评分数据学习出用户的偏好,最后根据用户的偏好预测其他待评分对象的分数并产生推荐。实验结果表明,提出的方法在预测准确度方面较传统方法有一定程度的提高。
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关键词
评论挖掘
层面发现
用户偏好
机器学习
评分预测
协同过滤
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职称材料
题名
基于评论挖掘和用户偏好学习的评分预测协同过滤
被引量：
3
1
作者
江海洋
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第12期4430-4432,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60875044)
文摘
提出了一种新的方法挖掘评论中的文字信息,将评论对象被用户关注的层面发掘出来并评分,根据这些层面的分数以及用户过往的评分数据学习出用户的偏好,最后根据用户的偏好预测其他待评分对象的分数并产生推荐。实验结果表明,提出的方法在预测准确度方面较传统方法有一定程度的提高。
关键词
评论挖掘
层面发现
用户偏好
机器学习
评分预测
协同过滤
Keywords
opinion
mining
aspect
discovering
user
preference
machine
learning
rating
predication
collaborative
filtering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于评论挖掘和用户偏好学习的评分预测协同过滤
江海洋
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010
3
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