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基于评论挖掘的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书：
题目：基于评论挖掘的协同过滤推荐算法研究
任务描述：
近年来，随着互联网的发展，网络上的商品、服务和信息等愈发丰富和多元化，使人们在选择方面面临了越来越大的难题。因此，各种推荐算法成为了人们搜寻信息的必要手段。然而，传统的推荐算法如基于物品的推荐和基于用户的推荐等存在着许多问题，如信息过载和推荐的精度不够高等。
本文提出了一种基于评论挖掘的协同过滤推荐算法，该算法通过挖掘用户对商品的评论信息，并结合用户对其它商品的评价信息，从而提高推荐精度。在该算法中，我们通过采用情感分析和语义分析技术，自动对评论内容进行情感识别和语义分析，并基于信息量准则为用户生成一个商品评论的向量表示。接着，我们刻画用户行为与商品之间的关系，通过对用户评价的商品进行聚类，使用商品聚类向量表示用户行为。最后，采用协同过滤算法来实现推荐，基于用户行为和商品评论向量相似性进行推荐。
该算法的主要贡献包括：
•基于评论挖掘，提高推荐精度
•采用情感分析和语义分析技术，自动对评论内容进行分析
•采用协同过滤算法进行推荐，提高用户体验
研究内容：
1.综述基于评论挖掘的推荐算法
（1）传统推荐算法的优缺点
（2）评论挖掘在推荐系统中的应用现状
2.基于评论挖掘的用户行为建模
（1）用户行为对商品评论的建模
（2）商品聚类模型的生成
（3）商品聚类向量表示用户行为
3.基于协同过滤的推荐算法
（1）基于用户相似性的协同过滤
（2）基于商品相似性的协同过滤
（3）基于用户行为和商品评论向量相似性的推荐算法
（4）推荐算法实现
4.评估与实验
（1）数据集的选择与预处理
（2）实验方案与评估指标
（3）实现与模拟实验
（4）实验结果分析
预期成果：
1.本文提出一种基于评论挖掘的协同过滤推荐算法
2.完成该算法的实现
3.结合实验数据，评估该算法的性能
4.发表相关论文
参考文献：
1.Adomavicius,G.,&Tuzhilin,A.(2005).Towardthenextgenerationofrecommendersystems:asurveyofthestate-of-the-artandpossibleextensions.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,17(6),734-749.
2.Liu,B.(2012).Sentimentanalysisandopinionmining.SynthesisLecturesonHumanLanguageTechnologies,5(1),1-167.
3.Singh,P.,&Singh,S.(2015).Overviewofrecommendationsystemsine-commerce.InternationalJournalofEngineeringandComputerScience,4(4),11982-11988.
4.Zhou,T.,Kuscsik,Z.,Liu,J.G.,Mediavilla¸A.,Wakeling,J.R.,&Hastings,K.E.M.(2010).Solvingtheapparentdiversity-accuracydilemmaofrecommendersystems.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,107(10),4511-4516.