基于用戶評論信息的商品推薦技術(shù).pdf

1、隨著World Wide Web(簡稱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源。但是，由于因特網(wǎng)的廣泛性和開放性，在因特網(wǎng)上發(fā)布信息極為容易而且不受限制，無論任何單位、團體、個人只要具備上網(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)成為困擾用戶的一個難題。 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，并確保自己的產(chǎn)品可以吸引住客戶，成為眾多開展電子商務(wù)的企業(yè)亟待解決的問題。電子商務(wù)網(wǎng)站如何盡可能地了解用戶的喜好而進行有效的產(chǎn)品推薦，使得商家能夠根據(jù)用戶對產(chǎn)品的滿意程度來及時調(diào)整產(chǎn)品的生產(chǎn)、宣傳工作從而實現(xiàn)更好的銷售。因此，如何為商務(wù)網(wǎng)站提供這些具有商用價值的信息也成為目前研究的熱點。 基于互聯(lián)網(wǎng)進行的信息推薦技術(shù)，正是解決以上這些難題的有效手段。它有利于用戶從因特網(wǎng)這個信息海洋中尋找

3、所需的信息資源，并推薦其所需要的服務(wù)，同時也能夠讓商家獲得用戶對其產(chǎn)品的反饋信息。信息推薦技術(shù)將便利用戶獲取網(wǎng)絡(luò)上的信息，同時也加速了知識共享、知識學(xué)習(xí)和知識創(chuàng)造的過程。因此，對基于互聯(lián)網(wǎng)的信息推薦技術(shù)的研究，具有很高的商業(yè)價值與學(xué)術(shù)價值，具有重要的研究意義。 本文主要做了以下幾方面工作： 1．用戶評論信息的發(fā)現(xiàn)與抽?。罕疚奶岢隽艘环N新穎的算法來發(fā)現(xiàn)并抽取頁面中的用戶評論信息。該算法首先將頁面分割成多個語義塊，然后通過計

4、算各語義塊的熵值來量化此語義塊為評論塊的概率大小，從而自動實現(xiàn)對用戶評論信息塊的抽取。實驗表明新的算法可以得到很高的抽取質(zhì)量與抽取效率。 2．用戶評論信息的情感分類：本文提出了一個簡單而有效的方法來完成情感分類工作，即利用WordNet中形容詞的同義詞集合及反義詞集合來定位評論句中形容詞的語義性。實驗表明新的算法可以得到滿意的分類結(jié)果。 3．流行商品推薦技術(shù)：分析用戶對商品的評論信息，最終是為用戶提供產(chǎn)品推薦服務(wù)。通過分