【摘 要】
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海量评论数据导致了信息过载,基于消费者的偏好对评论进行个性化排序尤为必要。本文考虑消费者多维偏好,即产品特征偏好、评论情感偏好和评论浏览数量偏好,提出了评论排序的消费者偏好满意度量化方法,将排序问题转化为最大化满意度的优化问题,鉴于问题的复杂度无法精确求解,提出了一个基于改进贪婪算法的近似求解算法。采用美团网酒店的评论数据进行实验,结果显示本文提出的算法与其他相关算法相比有效性显著提高,且具有较高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(72101051,71801032,72172025); 辽宁省教育厅青年科技人才育苗项目(LN2020Q30); 辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室科研平台支持专项项目(20210051); 教育部人文社科规划基金项目(21YJAZH130);
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海量评论数据导致了信息过载,基于消费者的偏好对评论进行个性化排序尤为必要。本文考虑消费者多维偏好,即产品特征偏好、评论情感偏好和评论浏览数量偏好,提出了评论排序的消费者偏好满意度量化方法,将排序问题转化为最大化满意度的优化问题,鉴于问题的复杂度无法精确求解,提出了一个基于改进贪婪算法的近似求解算法。采用美团网酒店的评论数据进行实验,结果显示本文提出的算法与其他相关算法相比有效性显著提高,且具有较高的敏感度。研究结果对消费者提高决策效率,以及电商平台获取消费者偏好、改进评论系统,有着重要的现实指导意义。
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