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基于在线评论信息的商业兴趣点推荐

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在信息爆炸式增长的背景下,在线评论信息为消费者选择商业兴趣点决策提供了重要依据.依据数量庞大的在线评论信息,考虑消费者的主观风险偏好行为,对具有时空特征的商业兴趣点构建推荐模型,并利用Yelp平台上的真实数据集和Python软件对上述模型进行实验分析.
Research on POIs Recommendation Based on Online Comment Information
Under the background of explosive growth of information,online comment information provides an important basis for consumers to choose POIs. Therefore,based on a large number of online comment informa-tion,this paper constructed a recommendation model for POIs with temporal and spatial characteristics consid-ering consumers' subjective risk preference behaviors,and used the real data set on Yelp platform and Python software to conduct experimental analysis.

POIsOnline commentProspect theoryRecommendation model

姜宏、曹冬颖

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沈阳工业大学 管理学院,辽宁 沈阳 110870

商业兴趣点 在线评论 前景理论 推荐模型

2024

鞍山师范学院学报
鞍山师范学院

鞍山师范学院学报

影响因子:0.321
ISSN:1008-2441
年,卷(期):2024.26(1)