[发明专利]基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法有效
申请号: | 202010516638.6 | 申请日: | 2020-06-09 |
公开(公告)号: | CN111666413B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 陈贤;王豪;夏英 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F40/289;G06Q30/0601;G06N3/048 |
代理公司: | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人: | 王海军 |
地址: | 400065 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明涉及数据挖掘及推荐技术领域,具体涉及一种基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法,包括:提取评论者可信赖度的相关属性特征并计算评论者的属性特征值;利用回归算法构建预测评论者可信赖得分模型并计算评论者的可信赖分数;提取评论排序相关的有效指标并计算各商品评论的该四大有效指标值;使用LambdaMART构建各商品的评论排序模型,根据评论排序模型计算最终确定各商品所有评论的排名分数,并根据评论排名得分对评论进行推荐。本发明的方法解决了在众多网站中,用户无法对不了解的用户产生信赖,也无法根据其他用户的评论而做出正确判断的问题。 | ||
搜索关键词: | 基于 评论 可信赖 回归 预测 商品 推荐 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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