【摘 要】
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在线评论所包含的产品特征观点在帮助用户做出购买决策时发挥着重要作用,然而,目前还没有挖掘客户评论中的产品特征观点作为主要数据来源的推荐系统,并且,监督型方法中提取特
【基金项目】
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北京市社会科学基金(17GLC061,16LJB002)~~
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在线评论所包含的产品特征观点在帮助用户做出购买决策时发挥着重要作用,然而,目前还没有挖掘客户评论中的产品特征观点作为主要数据来源的推荐系统,并且,监督型方法中提取特征观点对的算法较少关注中文句式结构,提取规则缺乏动态适应性.因此,提出一种基于特征观点对的产品推荐模型,首先,结合中文句式构成分析及特征观点的匹配关系分析,采用动态窗口提取特征观点对;在此基础上,结合特征树汇聚特征观点用于产品间比较,并为用户做出产品推荐;同时,提出情感可信度指标用于展示特征的典型评论.与采用静态窗口的基准方法相比,本模型的召回率和F值都有大幅提升,表明其可以为基于特征观点对的产品推荐提供可靠的数据来源,进而有效帮助用户做出购买决策.
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