本文選題：特征詞　切入點(diǎn)：相似度計(jì)算　出處：《哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的評(píng)論文本進(jìn)行分詞、去停用詞等整理,通過詞頻統(tǒng)計(jì)提取特征詞,應(yīng)用詞頻-逆文檔頻率提高特征詞的類別區(qū)分能力以增加特征詞的準(zhǔn)確性.在收集大量的電子商務(wù)網(wǎng)站的評(píng)論文本及一系列預(yù)處理后構(gòu)建了特征詞詞庫.采用詞語相似度計(jì)算方法用于關(guān)鍵詞向量與特征詞詞庫相似度的計(jì)算.根據(jù)相似度計(jì)算結(jié)果對(duì)用戶評(píng)論的商品進(jìn)行排序以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶商品的推薦.設(shè)計(jì)了商品推薦系統(tǒng)并完成了實(shí)驗(yàn)程序.利用收集到的用戶評(píng)論文本完成了對(duì)商品的推薦實(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了考察與分析.
[Abstract]:The comment text of electronic commerce website is partitioned, the word is stopped, and the feature words are extracted by word frequency statistics. Using word frequency-inverse document frequency to improve the classification ability of feature words in order to increase the accuracy of feature words. After collecting a large number of comment texts and a series of preprocessing of e-commerce websites, a feature word database was constructed. The similarity calculation method is used to calculate the similarity between the keyword vector and the word base of feature words. According to the result of similarity calculation, the items commented by the user are sorted to realize the recommendation of the user's goods. A commodity recommendation system is designed. And completed the experimental program. Using the collected user comments to complete the product recommendation experiment, The experimental results are investigated and analyzed.
【作者單位】： 哈爾濱商業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;黑龍江旅游職業(yè)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ)學(xué)部;
【基金】：黑龍江省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(12511127)
【分類號(hào)】：TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1625537