[发明专利]一种基于文本分析的推荐系统的推荐方法有效
| 申请号： | 201711149279.X | 申请日： | 2017-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN107944911B | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 高建彬;陈唯 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06F40/289;G06F40/216;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 徐金琼;刘东 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于文本分析的推荐系统的推荐方法，属于数据科学领域。它包括以下步骤：1)对用户评论进行拆分，得到若干句子；2)对步骤S1所得句子进行拆分，得到若干词汇，再对词汇进行词性标注；3)对步骤S2词性标注后的词汇进行情感分析，计算每句的情感得分；4)提取步骤S1的句子中的人物对象和描述对象，根据人物对象、描述对象和情感得分构建键值对；5)将步骤S4所得键值对作为新的特征向量整合入基于协同过滤的推荐系统中，得出推荐结果并将推荐结果推荐给用户。本发明的优点是：通过对文本的分析、处理，结合推荐系统方法，可以有效地提高推荐系统模型的效率和价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 文本 分析 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于文本分析的推荐系统的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对用户评论进行拆分，得到若干句子；步骤S2：对步骤S1所得句子进行拆分，得到若干词汇，再对词汇进行词性标注；步骤S3：对步骤S2词性标注后的词汇进行情感分析，计算每句的情感得分；步骤S4：提取步骤S1的句子中的人物对象和描述对象，根据人物对象、描述对象和情感得分构建键值对；步骤S5：将步骤S4所得键值对作为新的特征向量整合入基于协同过滤的推荐系统中，得出推荐结果并将推荐结果推荐给用户。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学，未经电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711149279.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
