基于用戶(hù)評(píng)論信息的商品推薦技術(shù).pdf

1、隨著World Wide Web(簡(jiǎn)稱(chēng)WWW，Web)的迅速發(fā)展，Web上信息與日俱增，互連網(wǎng)已成為人們獲取信息的重要來(lái)源。但是，由于因特網(wǎng)的廣泛性和開(kāi)放性，在因特網(wǎng)上發(fā)布信息極為容易而且不受限制，無(wú)論任何單位、團(tuán)體、個(gè)人只要具備上網(wǎng)條件便可以自由地在因特網(wǎng)上發(fā)布信息，從而加劇了因特網(wǎng)信息的急速膨脹。因此，如何快速、準(zhǔn)確地從浩瀚的信息資源中尋找所需的信息已經(jīng)成為困擾用戶(hù)的一個(gè)難題。 目前，電子商務(wù)也正以令人難以置信的速度蓬勃發(fā)展

2、著。在新的商業(yè)環(huán)境中，怎樣挖掘出潛在用戶(hù)，并確保自己的產(chǎn)品可以吸引住客戶(hù)，成為眾多開(kāi)展電子商務(wù)的企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。電子商務(wù)網(wǎng)站如何盡可能地了解用戶(hù)的喜好而進(jìn)行有效的產(chǎn)品推薦，使得商家能夠根據(jù)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的滿意程度來(lái)及時(shí)調(diào)整產(chǎn)品的生產(chǎn)、宣傳工作從而實(shí)現(xiàn)更好的銷(xiāo)售。因此，如何為商務(wù)網(wǎng)站提供這些具有商用價(jià)值的信息也成為目前研究的熱點(diǎn)。 基于互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行的信息推薦技術(shù)，正是解決以上這些難題的有效手段。它有利于用戶(hù)從因特網(wǎng)這個(gè)信息海洋中尋找

3、所需的信息資源，并推薦其所需要的服務(wù)，同時(shí)也能夠讓商家獲得用戶(hù)對(duì)其產(chǎn)品的反饋信息。信息推薦技術(shù)將便利用戶(hù)獲取網(wǎng)絡(luò)上的信息，同時(shí)也加速了知識(shí)共享、知識(shí)學(xué)習(xí)和知識(shí)創(chuàng)造的過(guò)程。因此，對(duì)基于互聯(lián)網(wǎng)的信息推薦技術(shù)的研究，具有很高的商業(yè)價(jià)值與學(xué)術(shù)價(jià)值，具有重要的研究意義。 本文主要做了以下幾方面工作： 1．用戶(hù)評(píng)論信息的發(fā)現(xiàn)與抽?。罕疚奶岢隽艘环N新穎的算法來(lái)發(fā)現(xiàn)并抽取頁(yè)面中的用戶(hù)評(píng)論信息。該算法首先將頁(yè)面分割成多個(gè)語(yǔ)義塊，然后通過(guò)計(jì)

4、算各語(yǔ)義塊的熵值來(lái)量化此語(yǔ)義塊為評(píng)論塊的概率大小，從而自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)評(píng)論信息塊的抽取。實(shí)驗(yàn)表明新的算法可以得到很高的抽取質(zhì)量與抽取效率。 2．用戶(hù)評(píng)論信息的情感分類(lèi)：本文提出了一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的方法來(lái)完成情感分類(lèi)工作，即利用WordNet中形容詞的同義詞集合及反義詞集合來(lái)定位評(píng)論句中形容詞的語(yǔ)義性。實(shí)驗(yàn)表明新的算法可以得到滿意的分類(lèi)結(jié)果。 3．流行商品推薦技術(shù)：分析用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)論信息，最終是為用戶(hù)提供產(chǎn)品推薦服務(wù)。通過(guò)分