基于在线评论情感分析的改进协同过滤推荐模型

作     者：钱春琳 张兴芳 孙丽华 QIAN Chunlin;ZHANG Xingfang;SUN Lihua

作者机构：河海大学企业管理学院江苏常州213022 天津大学管理与经济学部天津300072 聊城大学数学科学学院山东聊城252000 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2019年第49卷第1期

页      面：47-54页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11471152) 

主　　题：推荐模型 不确定变量 不确定集 在线评论 情感分析 

摘      要：针对在线中文评论中用户主观意见的不确定性,提出一种基于不确定理论的情感分析模型,并结合情感分析模型设计了个性化推荐算法。采用分词工具ICTCLAS和IKAnalyzer预处理在线中文评论,并基于情感词典(How Net)计算特征词的点互信息值;应用不确定变量与不确定集设计情感分析模型;根据情感分析模型设计新的最近邻居搜索方法并产生推荐。在两个真实数据集上进行试验,试验结果表明,该方法能够有效改进推荐结果的准确率,缓解数据稀疏问题。