基于短文本处理算法优化的文本信息推荐系统的设计与实现
这是一篇关于短文本,特征词,K-means聚类算法,用户兴趣模型,文本推荐系统的论文, 主要内容为"麦圈"作为推荐聚合类资讯产品,以"微博"用户行为数据包括发布、分享、转发等数据为基础,构建用户兴趣模型,并依赖于该模型向用户定向推荐资讯类内容。如何为用户精准的推荐信息成为了平台新的研究方向,因此,用户兴趣模型的构建是推荐系统中最重要的环节,而微博所蕴含的海量文本信息为个性化推荐提供了分析用户兴趣模型的信息数据源。然而由于微博文本数据长度较短,用户的兴趣多样化,系统推荐的效果不太理想,因此,对短文本处理算法的优化是提升系统推荐准确度和稳定性的关键点。本文设计的基于短文本的文本信息推荐系统,首先依据用户的微博行为数据构建用户兴趣模型,其次将待推荐的文本信息进行聚类分析,并与兴趣模型进行相似性计算,最后将结果推荐给用户浏览,同时将用户的评分数据反馈推荐系统,用于用户兴趣模型的更新优化。其中,向量空间模型是文本结构化表示、用户兴趣模型构建以及相似度计算的基础模型。本文的文本推荐系统基于短文本处理算法的优化以及用户兴趣模型的构建实现。首先针对微博短文本数据特点,在短文本预处理阶段,为了提升文本特征词的表征能力,在词项TF-IDF加权计算的基础上提出基于语义相关联的短文本特征词提取算法。然后,在短文本的聚类算法中,本文针对K-means算法对噪声敏感以及对初始中心选取存在依赖性问题,提出了将相似性度量作为初始中心计算的依据思路,并实现了基于相似中心的cK-means短文本聚类算法的设计方案,同时基于短文本算法的优化构建了用户兴趣模型。最后,本文将优化后的用户兴趣模型应用到具体的文本推荐系统中,给出了系统的整体框架,并详细叙述了推荐系统核心模块的实现细节以及系统测试分析。对短文本处理算优化的验证结果表明,本文提出的基于语义相关的文本特征词提取算法以及cK-means文本聚类算法准确度均有所提升,同时基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型更适用于对短文本的兴趣聚合。对文本推荐系统的横向测试和纵向测试显示,基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型应用到文本推荐系统之后,推荐系统的准确度和稳定性相比之前均有所提升。
基于短文本处理算法优化的文本信息推荐系统的设计与实现
这是一篇关于短文本,特征词,K-means聚类算法,用户兴趣模型,文本推荐系统的论文, 主要内容为"麦圈"作为推荐聚合类资讯产品,以"微博"用户行为数据包括发布、分享、转发等数据为基础,构建用户兴趣模型,并依赖于该模型向用户定向推荐资讯类内容。如何为用户精准的推荐信息成为了平台新的研究方向,因此,用户兴趣模型的构建是推荐系统中最重要的环节,而微博所蕴含的海量文本信息为个性化推荐提供了分析用户兴趣模型的信息数据源。然而由于微博文本数据长度较短,用户的兴趣多样化,系统推荐的效果不太理想,因此,对短文本处理算法的优化是提升系统推荐准确度和稳定性的关键点。本文设计的基于短文本的文本信息推荐系统,首先依据用户的微博行为数据构建用户兴趣模型,其次将待推荐的文本信息进行聚类分析,并与兴趣模型进行相似性计算,最后将结果推荐给用户浏览,同时将用户的评分数据反馈推荐系统,用于用户兴趣模型的更新优化。其中,向量空间模型是文本结构化表示、用户兴趣模型构建以及相似度计算的基础模型。本文的文本推荐系统基于短文本处理算法的优化以及用户兴趣模型的构建实现。首先针对微博短文本数据特点,在短文本预处理阶段,为了提升文本特征词的表征能力,在词项TF-IDF加权计算的基础上提出基于语义相关联的短文本特征词提取算法。然后,在短文本的聚类算法中,本文针对K-means算法对噪声敏感以及对初始中心选取存在依赖性问题,提出了将相似性度量作为初始中心计算的依据思路,并实现了基于相似中心的cK-means短文本聚类算法的设计方案,同时基于短文本算法的优化构建了用户兴趣模型。最后,本文将优化后的用户兴趣模型应用到具体的文本推荐系统中,给出了系统的整体框架,并详细叙述了推荐系统核心模块的实现细节以及系统测试分析。对短文本处理算优化的验证结果表明,本文提出的基于语义相关的文本特征词提取算法以及cK-means文本聚类算法准确度均有所提升,同时基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型更适用于对短文本的兴趣聚合。对文本推荐系统的横向测试和纵向测试显示,基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型应用到文本推荐系统之后,推荐系统的准确度和稳定性相比之前均有所提升。
基于情感计算的线上商品销量预测方法研究
这是一篇关于特征词,观点挖掘,BiLSTM-CRF模型,情感分类,销量预测的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的迅猛发展,网购评论作为传统口碑的数字化版本己经成为网络消费评价的最主要信息来源之一。一方面,大量理论研究及实践应用表明,消费者对线上商品所表达的情感倾向不仅对其他消费者的潜在购买决策有重要指导作用,而且对于生产商和商家改进商品品质、持续优化经营策略具有重要影响;另一方面,由于不同消费者和商家对于不同商品特征的关注度往往不同,因此传统基于网购评论整体情感倾向性的分析结果,已经无法满足用户日益多样化的现实需求。基于上述背景,本文在深入学习国内外情感分析理论及其主要研究成果基础之上,以某电商平台关于手机的交易数据作为研究用实验数据,将情感分析作用于商品的不同属性,开展了基于网购评论信息情感倾向性分析的在线商品销售量预测模型研究,主要研究工作如下:(1)提出了一种基于融合词性的BiLSTM-CRF模型的商品显式特征提取方法。该方法首先对基于词语的评论句和基于词性的评论句进行独立建模,分别使用BiLSTM网络学习评论信息的长期依赖关系,然后将词语与词性的特征进行融合,并将融合后的语义特征接入全连接网络,最后将全连接网络输出的结果作为CRF网络的输入,经过CRF层的训练得出带有特征标注的文本序列。利用该方法,完成了对实验数据商品显示特征的提取并取得了较好的实验验证效果。(2)提出了一种基于上下文得分的线上商品隐式特征提取方法。该方法首先构建共现矩阵确定候选隐式特征词,然后求出其与上下文中特征词的相似度,最后综合计算候选特征词得分来提取商品隐式特征。通过实验验证,证明了利用该方法可实现对商品隐式特征进行有效提取。(3)根据提取出的含有特征及观点的评论句,首先利用情感词典判断含有商品特征的评论句的情感倾向值并将据此构建初始训练集,然后通过分类器结合自训练方法判断其余含有商品特征评论句的情感倾向。最后根据构建的特征词典得到每个特征簇的情感倾向。该方法不仅解决了传统分类算法需要进行大量人工数据集标注问题,同时在实验验证中取得了较好的实验效果。(4)在上述研究成果基础上,构建线上商品销售量预测模型。通过计算每个影响因素的影响权重来选择权重大的因素,然后结合得到的评论文本中商品特征的情感倾向值来构建BP神经网络模型。通过对手机销量预测的实验验证,证明了该方法的有效性。
文本情感分析在产品评论中的应用研究
这是一篇关于情感分析,产品评论,文本挖掘,词性模板,依存关系,情感词,特征词的论文, 主要内容为摘要：随着计算机技术的蓬勃发展,互联网(如博客、论坛和电商网站)上产生了大量用户参与的、对于某种产品有价值的评论信息。这些评论信息直接表达了用户对产品功能或性能方面所持的肯定或否定态度。对这些产品评论信息进行挖掘对于商家和潜在的消费者意义重大。本文针对小米公司通过人工阅读论坛上的评论来获取用户需求的低效性,提出应用文本情感分析技术来挖掘产品评论信息,研究对象是小米手机的产品评论。首先,简要介绍小米科技公司及其用户参与的研发模式,然后对其用户参与的研发模式的现状进行分析,发现通过人工阅读评论来获得用户需求信息的低效性,从而提出一套高效自动化的产品评论应用方案,详细地给出产品评论应用方案的流程图,主要包括产品特征词和情感词对的抽取和情感分类两部分。 然后构建小米手机产品评论语料库,对评论数据进行预处理、分词、词性标注和句法分析之后,分别基于词性模板和句法关系抽取产品特征词和情感词对,并通过实验验证了这两种方法的有效性。接着,构建情感词典,基于情感词词典对产品特征进行情感分类,并把情感分类的结果以图表的方式展示出来。 最后,设计并实现了一个产品评论挖掘系统。该系统可以抓取指定页面的评论数据,可以基于词性模板和句法关系抽取产品特征词和情感词对,可以基于情感词典对产品特征进行情感分类,并提供可视化的结果展示。
基于大数据的勘探生产门户信息推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,特征词,Hadoop,协同过滤,大数据的论文, 主要内容为随着中国石油勘探生产门户网站信息发布量的快速增长,利用传统的信息搜索技术,将会出现搜索结果信息量超载的问题,用户很难从中快速找到有价值的信息,研究基于大数据的信息推荐系统可以很好地解决这个问题。本论文根据勘探生产门户信息的特点,提出了一种基于大数据分析技术的门户信息推荐算法。该算法首先通过对门户信息的网络爬虫分析和分词处理,利用TF-IDF模型计算得到门户网站每个页面的特征词,并对特征词进行聚类分析筛选出聚类标签词;第二步将用户的浏览行为日志经过三次MapReduce作业分析得出用户特征词;第三步将用户特征词与门户网页标签词进行匹配处理得到相应的推荐结果。与此同时,推荐引擎利用基于项目的协同过滤推荐算法产生另外一组推荐结果;最后将两组推荐结果列表排序过滤并按一定的比例混合输出作为最终的推荐结果。本论文研究的推荐系统使用Hadoop等相关技术实现了门户网站中大数据的存储与处理,利用Mahout推荐引擎实现门户信息的推荐,在.NET平台上用C#开发完成了与勘探生产门户网站的对接,设计并开发了将推荐结果呈现给用户的推荐系统用户交互接口。通过用户交互接口,用户可以对推荐结果采取收藏、删除、浏览等操作,而用户的操作会隐式地反馈给推荐引擎模块,以提高算法效率。此外,在用户交互接口界面展示了用户的浏览记录和推荐信息的特征词,可以极大程度的提高系统的可信赖度。本系统的研究提高了勘探生产门户的智能化水平,为促进门户网站的深入应用做出了贡献。
基于情感计算的线上商品销量预测方法研究
这是一篇关于特征词,观点挖掘,BiLSTM-CRF模型,情感分类,销量预测的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的迅猛发展,网购评论作为传统口碑的数字化版本己经成为网络消费评价的最主要信息来源之一。一方面,大量理论研究及实践应用表明,消费者对线上商品所表达的情感倾向不仅对其他消费者的潜在购买决策有重要指导作用,而且对于生产商和商家改进商品品质、持续优化经营策略具有重要影响;另一方面,由于不同消费者和商家对于不同商品特征的关注度往往不同,因此传统基于网购评论整体情感倾向性的分析结果,已经无法满足用户日益多样化的现实需求。基于上述背景,本文在深入学习国内外情感分析理论及其主要研究成果基础之上,以某电商平台关于手机的交易数据作为研究用实验数据,将情感分析作用于商品的不同属性,开展了基于网购评论信息情感倾向性分析的在线商品销售量预测模型研究,主要研究工作如下:(1)提出了一种基于融合词性的BiLSTM-CRF模型的商品显式特征提取方法。该方法首先对基于词语的评论句和基于词性的评论句进行独立建模,分别使用BiLSTM网络学习评论信息的长期依赖关系,然后将词语与词性的特征进行融合,并将融合后的语义特征接入全连接网络,最后将全连接网络输出的结果作为CRF网络的输入,经过CRF层的训练得出带有特征标注的文本序列。利用该方法,完成了对实验数据商品显示特征的提取并取得了较好的实验验证效果。(2)提出了一种基于上下文得分的线上商品隐式特征提取方法。该方法首先构建共现矩阵确定候选隐式特征词,然后求出其与上下文中特征词的相似度,最后综合计算候选特征词得分来提取商品隐式特征。通过实验验证,证明了利用该方法可实现对商品隐式特征进行有效提取。(3)根据提取出的含有特征及观点的评论句,首先利用情感词典判断含有商品特征的评论句的情感倾向值并将据此构建初始训练集,然后通过分类器结合自训练方法判断其余含有商品特征评论句的情感倾向。最后根据构建的特征词典得到每个特征簇的情感倾向。该方法不仅解决了传统分类算法需要进行大量人工数据集标注问题,同时在实验验证中取得了较好的实验效果。(4)在上述研究成果基础上,构建线上商品销售量预测模型。通过计算每个影响因素的影响权重来选择权重大的因素,然后结合得到的评论文本中商品特征的情感倾向值来构建BP神经网络模型。通过对手机销量预测的实验验证,证明了该方法的有效性。
基于短文本处理算法优化的文本信息推荐系统的设计与实现
这是一篇关于短文本,特征词,K-means聚类算法,用户兴趣模型,文本推荐系统的论文, 主要内容为"麦圈"作为推荐聚合类资讯产品,以"微博"用户行为数据包括发布、分享、转发等数据为基础,构建用户兴趣模型,并依赖于该模型向用户定向推荐资讯类内容。如何为用户精准的推荐信息成为了平台新的研究方向,因此,用户兴趣模型的构建是推荐系统中最重要的环节,而微博所蕴含的海量文本信息为个性化推荐提供了分析用户兴趣模型的信息数据源。然而由于微博文本数据长度较短,用户的兴趣多样化,系统推荐的效果不太理想,因此,对短文本处理算法的优化是提升系统推荐准确度和稳定性的关键点。本文设计的基于短文本的文本信息推荐系统,首先依据用户的微博行为数据构建用户兴趣模型,其次将待推荐的文本信息进行聚类分析,并与兴趣模型进行相似性计算,最后将结果推荐给用户浏览,同时将用户的评分数据反馈推荐系统,用于用户兴趣模型的更新优化。其中,向量空间模型是文本结构化表示、用户兴趣模型构建以及相似度计算的基础模型。本文的文本推荐系统基于短文本处理算法的优化以及用户兴趣模型的构建实现。首先针对微博短文本数据特点,在短文本预处理阶段,为了提升文本特征词的表征能力,在词项TF-IDF加权计算的基础上提出基于语义相关联的短文本特征词提取算法。然后,在短文本的聚类算法中,本文针对K-means算法对噪声敏感以及对初始中心选取存在依赖性问题,提出了将相似性度量作为初始中心计算的依据思路,并实现了基于相似中心的cK-means短文本聚类算法的设计方案,同时基于短文本算法的优化构建了用户兴趣模型。最后,本文将优化后的用户兴趣模型应用到具体的文本推荐系统中,给出了系统的整体框架,并详细叙述了推荐系统核心模块的实现细节以及系统测试分析。对短文本处理算优化的验证结果表明,本文提出的基于语义相关的文本特征词提取算法以及cK-means文本聚类算法准确度均有所提升,同时基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型更适用于对短文本的兴趣聚合。对文本推荐系统的横向测试和纵向测试显示,基于短文本处理算法优化的用户兴趣模型应用到文本推荐系统之后,推荐系统的准确度和稳定性相比之前均有所提升。
基于情感计算的线上商品销量预测方法研究
这是一篇关于特征词,观点挖掘,BiLSTM-CRF模型,情感分类,销量预测的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务的迅猛发展,网购评论作为传统口碑的数字化版本己经成为网络消费评价的最主要信息来源之一。一方面,大量理论研究及实践应用表明,消费者对线上商品所表达的情感倾向不仅对其他消费者的潜在购买决策有重要指导作用,而且对于生产商和商家改进商品品质、持续优化经营策略具有重要影响;另一方面,由于不同消费者和商家对于不同商品特征的关注度往往不同,因此传统基于网购评论整体情感倾向性的分析结果,已经无法满足用户日益多样化的现实需求。基于上述背景,本文在深入学习国内外情感分析理论及其主要研究成果基础之上,以某电商平台关于手机的交易数据作为研究用实验数据,将情感分析作用于商品的不同属性,开展了基于网购评论信息情感倾向性分析的在线商品销售量预测模型研究,主要研究工作如下:(1)提出了一种基于融合词性的BiLSTM-CRF模型的商品显式特征提取方法。该方法首先对基于词语的评论句和基于词性的评论句进行独立建模,分别使用BiLSTM网络学习评论信息的长期依赖关系,然后将词语与词性的特征进行融合,并将融合后的语义特征接入全连接网络,最后将全连接网络输出的结果作为CRF网络的输入,经过CRF层的训练得出带有特征标注的文本序列。利用该方法,完成了对实验数据商品显示特征的提取并取得了较好的实验验证效果。(2)提出了一种基于上下文得分的线上商品隐式特征提取方法。该方法首先构建共现矩阵确定候选隐式特征词,然后求出其与上下文中特征词的相似度,最后综合计算候选特征词得分来提取商品隐式特征。通过实验验证,证明了利用该方法可实现对商品隐式特征进行有效提取。(3)根据提取出的含有特征及观点的评论句,首先利用情感词典判断含有商品特征的评论句的情感倾向值并将据此构建初始训练集,然后通过分类器结合自训练方法判断其余含有商品特征评论句的情感倾向。最后根据构建的特征词典得到每个特征簇的情感倾向。该方法不仅解决了传统分类算法需要进行大量人工数据集标注问题,同时在实验验证中取得了较好的实验效果。(4)在上述研究成果基础上,构建线上商品销售量预测模型。通过计算每个影响因素的影响权重来选择权重大的因素,然后结合得到的评论文本中商品特征的情感倾向值来构建BP神经网络模型。通过对手机销量预测的实验验证,证明了该方法的有效性。
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