【摘 要】
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为能够向广大读者精准推荐所需图书,达到节省搜寻精力和时间的目的,在传统图书推荐方法的基础上,将读者评论中的情感因素考虑在内,提出了一种基于情感分析和Word2Vec的图书推
【基金项目】
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贵州省科技计划项目“多源地理数据融合知识图谱构建方法在舆情分析中的应用——以贵州省为例”(项目编号:黔科合基础[2019]1041),贵州省研究生教育创新计划项目“贵州省领域文献的科学知识图谱构建研究”(项目编号:黔教合YJSCXJH[2020]120),贵州财经大学2020年度在校学生科研资助项目“基于情感分析和知识图谱的电子图书推荐研究”(项目编号:2020ZXSY51)
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为能够向广大读者精准推荐所需图书,达到节省搜寻精力和时间的目的,在传统图书推荐方法的基础上,将读者评论中的情感因素考虑在内,提出了一种基于情感分析和Word2Vec的图书推荐方法:抓取豆瓣网上的图书数据,构建专有特征数据集;针对情感词典设计了相应的情感计算规则,利用训练好的Word2Vec模型扩充情感词汇;通过情感词典完成对读者评论的情感分析,并将提取到的情感特征加入特征集内;采用随机森林算法对其进行口碑分类。研究发现,该方法优于基于原始特征集的方法,实验准确率和F值均有一定提升,是向读者实现图书精准推荐
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