基于用戶評論的情感量化評分模型研究

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基于用戶評論的情感量化評分模型研究

作者:王龍葛 王敏

來源:《數字技術與應用》2019年第06期

????????摘要:用戶的情感傾向在推薦算法中起到非常重要的作用,本文利用設計的情感模型對用戶評論進行量化計算,并利用一定的公式計算用戶情感值和用戶評分所占的比例,構建最終用戶評分矩陣模型。經過實驗證明,該模型比單純的用戶評分更能反映出用戶的情感傾向。

????????關鍵詞:情感模型;用戶評論;評分矩陣

????????中圖分類號:TP277 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2019)06-0071-02

????????0 引言

????????互聯網的飛速發展促使了推薦算法的快速發展[1]。然而,現有的推薦系統大多不考慮用戶的真實情感,研究結果表明,情感對用戶行為和喜好的決定有著至關重要的作用,在信息推薦過程中充分考慮用戶的情感傾向和情感狀態可以更好地適應用戶的個性化需求,以更好地實現個性化推薦服務[2]。

????????1 國內外研究現狀

????????電子商務的發展促使了推薦系統的快速發展,從本世紀初,不少的學者開始將情感分析和推薦算法結合起來取得不少成果。

????????Huettner等人[3]在2001年手工建立有極性標注的情感詞典;Shanahan[4]等人通過詞語間的搭配規則,利用情感標注語料庫,找到文本中存在的情感詞以及它們之間的規則關系。婁德成和姚天防[5]提出了聯系全文,分析全文主題和各詞語之間的關系,進行詞語極性的計算從而從整體考慮全文傾向;王丙坤[6]為提高網絡文本的在線分類效率,提出利用多粒度計算和多準則融合無監督的方法進行了情感分類。

????????本文在前人工作的基礎上做了如下工作:(1)將深度學習的模型應用用戶評論的切詞中,提高了切詞的準確率;(2)提出了情感計算的量化模型,并計算了用戶評論和評分的權值比例,構建了最終的用戶評分矩陣。

????????2 用戶評論情感量化模型

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