基于情感分析和LDA主题模型的协同过滤推荐算法

摘要：

协同过滤推荐算法通常基于物品或用户的相似度来实现个性化推荐,但是数据的稀疏性往往导致推荐精度不理想.大多数传统推荐算法仅考虑用户对物品的总体评分,而忽略了评论文本中用户对物品各个属性面的偏好.该文提出一种基于情感分析的推荐算法SACF(reviews sentiment analysis for collaborative filtering),该算法在经典的协同过滤推荐算法的基础上,考虑评论文本对相似度计算的影响.SACF算法利用LDA主题模型挖掘物品潜在的K个属性面,通过用户在各个属性面上的情感偏好计算用户相似度,从而构建推荐模型.基于京东网上评论数据集的实验结果表明,SACF算法不但可以有效地改善传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性的问题,而且提高了推荐系统的精度.

关键词：推荐系统、协同过滤、LDA、情感分析

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61472291,61303115

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：194-203