【摘 要】
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针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法.首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐.以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98％以上的分类精度.
【机 构】
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河南师范大学 计算机与信息工程学院 河南 新乡 453007;河南师范大学 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室 河南 新乡 453007;河南师范大学 数学与信息科学学院 河南 新乡 45300
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针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法.首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐.以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98％以上的分类精度.
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