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基于在线评论信息挖掘的动态用户偏好模型构建

李金海  何有世  马云蕾  李治文  
【摘要】:[目的/意义]基于领域本体在信息层次化挖掘以及用户偏好模型构建方面的优势,以弥补传统的基于评分信息的用户偏好信息采集的不足。[方法/过程]首先,基于领域本体的层次结构,通过本体概念的映射,构建层次化产品属性集;其次,基于层叠CRFs模型以及情感词典,实现在线评论情感倾向性的层次化分析,并在此基础上,实现了用户偏好信息的层次化挖掘;最后,构建了基于本体建模方法的动态用户偏好模型,以保证用户偏好本体的动态更新。[结果/结论]仿真实验模拟了包含100个用户的网络购物推荐系统,通过与其他用户偏好建模方法的对比分析,该模型的准确性与有效性得到了验证。

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