摘要
随着互联网技术的飞速发展,越来越多的信息和服务充斥着网络,如何实现精准高效的推荐,已成为亟待解决的问题之一.现有个性化电影推荐方法,将用户的历史评分作为推荐的重要依据,然而用户评分标准不一,很难挖掘出用户真正的喜好,难以形成精准推送.因此,为了实现高质量的电影个性化推荐,挖掘用户评论的情感就变得尤为重要.文中提出一种基于影评情感分析的个性化推荐方法,运用自然语言处理技术,挖掘用户影评情感倾向,将影评情感值与用户评分结合,共同计量用户喜好倾向.并利用点击率预估模型预测点击率,为用户提供个性化的推荐服务.实验结果表明,这种方法不仅有效解决了用户评分尺度不一等问题,且充分展现其个性化推荐的优越性.
基金项目
国家自然科学基金(61303093)
上海市科委工程技术研究中心建设专项(16dz2251300)
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