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基于评论挖掘的协同过滤推荐算法研究
摘要
推荐算法是信息推送领域的核心技术，其中协同过滤推荐算法是一种基于用户历史行为数据进行个性化推荐的方法，已被广泛应用于电商、社交网络、音乐和视频等领域。然而，传统的协同过滤推荐算法在数据稀疏性、冷启动等问题上存在一定的挑战。因此，本文提出基于评论挖掘的协同过滤推荐算法，通过挖掘用户评论数据，对用户进行更精准的兴趣建模，从而提高推荐效果。实验结果表明，该算法具有很强的实用性和可行性。
关键词：推荐算法；协同过滤；评论挖掘；兴趣建模
Abstract
Recommendationalgorithmisthecoretechnologyinthefieldofinformationpush,andcollaborativefilteringrecommendationalgorithmisapersonalizedrecommendationmethodbasedonuserhistoricalbehaviordata,whichhasbeenwidelyusedine-commerce,socialnetworks,musicandvideofields.However,traditionalcollaborativefilteringrecommendationalgorithmsfacechallengessuchasdatasparsityandcoldstart.Therefore,thispaperproposesacollaborativefilteringrecommendationalgorithmbasedoncommentmining,whichminesusercommentdatatomodeluserinterestsmoreaccurately,thusimprovingtherecommendationeffect.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasstrongpracticalityandfeasibility.
Keywords:recommendationalgorithm;collaborativefiltering;commentmining;interestmodeling
1.引言
随着互联网信息爆炸式增长，用户需要从海量信息中获取个性化的推荐服务，而推荐算法作为一种重要的信息推送技术，已被广泛研究和应用。其中，协同过滤推荐算法是一种基于用户历史行为数据（如用户点击、购买、评价等）进行个性化推荐的方法，因其简单有效而备受关注。然而，传统的协同过滤推荐算法在数据稀疏性、冷启动等问题上存在一定的挑战。
为了解决这些问题，本文提出一种基于评论挖掘的协同过滤推荐算法。与传统的协同过滤推荐算法不同的是，该算法不仅采用用户历史行为数据，还利用用户对物品的评论信息进行推荐。具体来说，该算法采用情感分析和主题建模等技术，挖掘用户评论中所隐藏的兴趣信息，从而对用户进行更精确的兴趣建模。实验结果表明，该算法具有很强的实用性和可行性。
2.相关研究
2.1协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是基于用户历史行为数据进行个性化推荐的一种方法，主要包括基于用户（User-based）和基于物品（Item-based）两种形式。基于用户的协同过滤推荐算法是将用户看作相似的集合，通过计算用户之间的相似性来预测用户对物品的喜好程度。与之相反，基于物品的协同过滤推荐算法是将物品看作相似的集合，通过计算物品之间的相似性来推荐用户可能感兴趣的物品。
2.2评论挖掘
评论挖掘是一种利用情感分析、主题建模等技术，从用户评论中挖掘有用的信息的方法。在推荐系统中，评论挖掘可以辅助协同过滤推荐算法提高个性化推荐效果。具体来说，评论挖掘技术可以通过提取评论中的情感信息和主题信息，挖掘用户对物品的偏好，从而对用户进行更精确的兴趣建模。
3.基于评论挖掘的协同过滤推荐算法
3.1算法流程
该算法的流程如下：
步骤1：对用户历史行为数据进行处理，包括对用户物品评分数据进行清洗和归一化处理。
步骤2：从用户评论中提取情感信息。采用情感分析算法，将评论中的情感信息转化为数值型特征。
步骤3：从用户评论中提取主题信息。采用主题建模算法，对用户评论进行主题提取。
步骤4：利用情感信息和主题信息对用户进行兴趣建模。将用户的情感偏好和主题偏好相结合，对用户进行更精确的兴趣建模。
步骤5：利用基于物品的协同过滤算法对用户进行推荐。通过计算用户对当前物品集合的兴趣程度，对用户进行推荐。
步骤6：对推荐结果进行评估。采用交叉验证等方法对推荐结果进行评估和优化。
3.2算法实现
该算法的实现主要采用了Python编程语言，并使用了以下开源库：
（1）sci