10.16660/j.cnki.1674-098X.2101-5640-5545
TextRank与用户情感倾向在推荐算法中的研究
为了研究动态数据下的TextRank与用户情感倾向在推荐算法中的应用,本文在TextRank算法进行细致分析的基础上,结合动态数据的时效性特点进行了综合改进,结合时间衰减参数与时效性参数TL,将原本单一的PR值变为了综合PR值,实验结果证明,综合PR值相比于原PR值是更加合理的.在此基础上,利用综合PR值数据与用户自身的静态数据以及用户情感倾向进行整合,通过推荐算法的综合筛选,得出最终的推荐结果,为用户提供了一个良好的体验.
动态数据、TextRank、PR值、推荐算法、情感倾向
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TP301(计算技术、计算机技术)
2021-08-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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