基于商品评论的细粒度用户观点演化研究
这是一篇关于评论挖掘,观点演化,方面级别,时间动态,情感预测的论文, 主要内容为随着智能设备和社交媒体的快速发展,电商平台已经成为人们日常生活中不可缺少的组成部分。面对日益激增的交易数据,推荐系统有利于用户更快地筛选产品。在现在的电子商务领域中,在线评论和打分信息能够帮助用户进行更好的购买决策,因此,如何更好地利用这些信息成为一个关键的挑战。近年来,已经有大量的研究人员开始致力于探索用户的评论、打分、偏好和行为信息,深入挖掘用户的喜好,从而为用户进行更加个性化的推荐。然而,现有的研究对用户偏好和商品属性的动态演化尚缺少深入理解和量化分析。此外,现有研究还没有进行方面级的细粒度规律探索。总体来说,用户观点演化研究主要面临三个挑战:首先,现有的工作对用户和商品的演变(动态特征)缺乏深刻的了解。其次,缺乏在方面级别上对用户和商品的综合时间动态分析。此外,将用户和商品的方面动态特征融合进入情感预测任务也是一个迫切的需要。为了解决以上问题,本文提出了两个概念:用户成熟度,商品流行度,以便更好地探索用户观点和商品属性的动态演变。本文致力于在方面级别上探索用户和商品的细粒度演化特征,以实现对用户观点的动态预测。本文的主要研究内容如下:1)探索了 一个基于方面的情感动态预测问题(Aspect-based Sentiment Dynamic Prediction Problem),简称ASDP问题。为解决该问题,本文描述了用户成熟度和商品流行度的概念,来捕捉用户和商品的动态特征,并探索它们以达到更精准的情感预测。2)通过分析三个真实的数据集,从整体角度和方面角度,深入地研究了用户方面偏好和商品方面属性的动态变化情况(如渐变情况和突变情况)。3)通过均匀设置时间间隔的方法,本文设计了一个新的模型ASDP来动态捕捉用户方面偏好和商品方面属性的变化规律。在此基础上,基于突变时间点采用了一个时间分割算法来非均匀地设置时间间隔,为了加以区别,采用时间分割算法之后的模型简称为ASDP+。4)在三个真实数据集上评估了本文展示的ASDP和ASDP+模型,相比于基线模型,所提模型得到了显著的性能提升。比如,在Beeradvocate数据集上,模型在F1值上的提升为2%-20%。
基于商品评论的细粒度用户观点演化研究
这是一篇关于评论挖掘,观点演化,方面级别,时间动态,情感预测的论文, 主要内容为随着智能设备和社交媒体的快速发展,电商平台已经成为人们日常生活中不可缺少的组成部分。面对日益激增的交易数据,推荐系统有利于用户更快地筛选产品。在现在的电子商务领域中,在线评论和打分信息能够帮助用户进行更好的购买决策,因此,如何更好地利用这些信息成为一个关键的挑战。近年来,已经有大量的研究人员开始致力于探索用户的评论、打分、偏好和行为信息,深入挖掘用户的喜好,从而为用户进行更加个性化的推荐。然而,现有的研究对用户偏好和商品属性的动态演化尚缺少深入理解和量化分析。此外,现有研究还没有进行方面级的细粒度规律探索。总体来说,用户观点演化研究主要面临三个挑战:首先,现有的工作对用户和商品的演变(动态特征)缺乏深刻的了解。其次,缺乏在方面级别上对用户和商品的综合时间动态分析。此外,将用户和商品的方面动态特征融合进入情感预测任务也是一个迫切的需要。为了解决以上问题,本文提出了两个概念:用户成熟度,商品流行度,以便更好地探索用户观点和商品属性的动态演变。本文致力于在方面级别上探索用户和商品的细粒度演化特征,以实现对用户观点的动态预测。本文的主要研究内容如下:1)探索了 一个基于方面的情感动态预测问题(Aspect-based Sentiment Dynamic Prediction Problem),简称ASDP问题。为解决该问题,本文描述了用户成熟度和商品流行度的概念,来捕捉用户和商品的动态特征,并探索它们以达到更精准的情感预测。2)通过分析三个真实的数据集,从整体角度和方面角度,深入地研究了用户方面偏好和商品方面属性的动态变化情况(如渐变情况和突变情况)。3)通过均匀设置时间间隔的方法,本文设计了一个新的模型ASDP来动态捕捉用户方面偏好和商品方面属性的变化规律。在此基础上,基于突变时间点采用了一个时间分割算法来非均匀地设置时间间隔,为了加以区别,采用时间分割算法之后的模型简称为ASDP+。4)在三个真实数据集上评估了本文展示的ASDP和ASDP+模型,相比于基线模型,所提模型得到了显著的性能提升。比如,在Beeradvocate数据集上,模型在F1值上的提升为2%-20%。
基于商品评论的细粒度用户观点演化研究
这是一篇关于评论挖掘,观点演化,方面级别,时间动态,情感预测的论文, 主要内容为随着智能设备和社交媒体的快速发展,电商平台已经成为人们日常生活中不可缺少的组成部分。面对日益激增的交易数据,推荐系统有利于用户更快地筛选产品。在现在的电子商务领域中,在线评论和打分信息能够帮助用户进行更好的购买决策,因此,如何更好地利用这些信息成为一个关键的挑战。近年来,已经有大量的研究人员开始致力于探索用户的评论、打分、偏好和行为信息,深入挖掘用户的喜好,从而为用户进行更加个性化的推荐。然而,现有的研究对用户偏好和商品属性的动态演化尚缺少深入理解和量化分析。此外,现有研究还没有进行方面级的细粒度规律探索。总体来说,用户观点演化研究主要面临三个挑战:首先,现有的工作对用户和商品的演变(动态特征)缺乏深刻的了解。其次,缺乏在方面级别上对用户和商品的综合时间动态分析。此外,将用户和商品的方面动态特征融合进入情感预测任务也是一个迫切的需要。为了解决以上问题,本文提出了两个概念:用户成熟度,商品流行度,以便更好地探索用户观点和商品属性的动态演变。本文致力于在方面级别上探索用户和商品的细粒度演化特征,以实现对用户观点的动态预测。本文的主要研究内容如下:1)探索了 一个基于方面的情感动态预测问题(Aspect-based Sentiment Dynamic Prediction Problem),简称ASDP问题。为解决该问题,本文描述了用户成熟度和商品流行度的概念,来捕捉用户和商品的动态特征,并探索它们以达到更精准的情感预测。2)通过分析三个真实的数据集,从整体角度和方面角度,深入地研究了用户方面偏好和商品方面属性的动态变化情况(如渐变情况和突变情况)。3)通过均匀设置时间间隔的方法,本文设计了一个新的模型ASDP来动态捕捉用户方面偏好和商品方面属性的变化规律。在此基础上,基于突变时间点采用了一个时间分割算法来非均匀地设置时间间隔,为了加以区别,采用时间分割算法之后的模型简称为ASDP+。4)在三个真实数据集上评估了本文展示的ASDP和ASDP+模型,相比于基线模型,所提模型得到了显著的性能提升。比如,在Beeradvocate数据集上,模型在F1值上的提升为2%-20%。
面向概念漂移问题的推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,概念漂移,协同过滤,时间动态,物品间关系的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,根据用户自身特征个性化地向用户推荐物品的推荐算法在众多领域得到了广泛的使用,并在学术界成为了一个热门研究方向。虽然推荐系统算法的相关研究与应用已经取得了不少成果,但仍然面临着诸如稀疏性、冷启动等问题。针对这些挑战,国内外科研机构和商业公司提出了大量的改进技术和解决方案。本文将主要针对推荐系统中的概念漂移问题展开研究。传统的概念漂移问题通常是指隐含信息的改变会或多或少从根本上导致目标概念的改变。推荐系统中的概念漂移问题是指在系统数据随着时间累积的情况下,系统的推荐模型无法把握用户、物品的变化使得推荐结果偏离用户实际需求。为了减小概念漂移问题对推荐系统的影响,提高推荐系统的性能,本文主要完成了以下具有创新性的工作:(1)提出了一种用于扩充物品内容数据的网络垂直爬虫方法。对比传统技术,本方法在爬全率上较现有结果有了较大提升;(2)提出了一种基于用户-物品关系和物品内容特征的物品聚类方法。相对于传统针对物品的聚类算法,本方法在隐式反馈数据中能较好得将物品中的冷门和热门物品进行一定区分,使聚类结果尽可能平衡,且聚类类别能保留物品长尾分布特征;(3)验证了物品间关系的不平衡性。本文通过实验验证了在时序系统中,物品间关系并不像传统方法中认为的那么平衡,且这一关系与物品自身特征有较大关联关系;(4)结合真实数据,分析了用户行为的概念漂移规律。我们发现用户行为的概念漂移主要表现为:用户在对某些同类别物品有长期持续行为的同时,对这些类别物品的偏好也会随着时间发生缓慢变化。(5)设计了基于前置状态的推荐算法。本算法通过定义用户行为前置状态设计了基于前置状态的转移概率并基于这一转移概率完成了算法流程设计。实验结果表明本算法能较大幅度的提升推荐系统在时序状态中的准确率。本文对推荐系统中的概念漂移问题做了较系统的研究和归纳总结。其中针对该问题的主要研究与分析结果,为我们提出的基于前置状态的推荐算法提供了理论依据。
基于自编码器和时间动态的推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,评分预测,自编码器,时间动态的论文, 主要内容为近年来,由于推荐系统提供了用户可以在无数可能的选项中做出更好选择的信息,其普及程度大大提高。现今几乎所有的在线平台都有推荐系统的应用,包括在线图书馆、多媒体平台、电子商务等等。推荐系统多数使用协同过滤技术、文本过滤技术或两种技术共同使用。本文研究的目的是通过结合神经网络结构和时间动态来提高评分预测的准确性。基于矩阵分解的协同过滤模型由于其线性结构无法计算非线性相似度。近年来,已经提出了各种基于神经网络的模型用于评分预测。Auto Rec是第一个模型,它实现了用于协同过滤的自编码器。这些模型比矩阵分解模型创建更准确的评分预测,因为它们可以计算非线性相似度。另一方面,用户的偏好和项目的偏好会随着时间的推移而变化。时间动态在协同过滤中的实施被证明可以提高矩阵分解模型中评分预测的准确性。在本论文中,提出了基于Auto Rec的Biased Auto Rec。Biased Auto Rec可以同时计算用户偏差和项目偏差,尽管Auto Rec只能计算用户偏差或项目偏差。之后,本文提出了几种将时间信号整合到Biased Auto Rec模型中的方法,以合并非线性和时间信号的力量。本文还进行了几次实验,实验结果表明,与其他协同过滤模型相比,Biased Auto Rec及其时间扩展提供了更准确的评分预测。本论文对推荐系统的研究贡献如下:(1)设计了一个新的自编码器模型(autoencoder),可以同时计算用户和项目的非线性和偏差。(2)提出了模型的三个时间因子的扩展。(3完成了对此模型的编程,并进行了长时间的实证测试。(4)结合这三个时间扩展模型的预测来提高整体预测精度。
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