一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法，包括如下步骤：获得评论文本的集合，从中挖掘得到每一条评论文本关于已评论对象的多个评论主题及其分布数据；根据每一条评论文本的分布数据生成用户档案和评论对象档案；建立并训练评分预测模型；根据用户档案和评论对象档案估计用户的评论文本关于未评论对象的分布数据，以预测用户关于未评论对象的评分，根据评分的高低向用户推荐未评论对象的信息。本发明挖掘评分与评论文本间的潜在关系，挖掘评论文本中的评论主题以及评论在主题上的分布从而预测用户对未评论对象的评分，显著增强了推荐信息与用户偏好之间的潜在关联。

主权项

一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获得评论文本的集合，所述集合包括一个以上用户分别对于一个以上已评论对象做出的评论文本，从所述集合中挖掘得到每一条评论文本关于已评论对象的多个评论主题以及所述评论文本关于各评论主题的分布数据；步骤二：根据所述每一条评论文本的分布数据生成用户档案和评论对象档案；所述用户档案是指用户在各评论主题的分布数据，所述评论对象档案是指已评论对象在评论主题的分布数据；步骤三：建立评分预测模型，将所述评论文本的分布数据输入所述评分预测模型，直至所述评分预测模型输出的预测评分与用户在评论文本中做出的实际评分之间的差异在阈值内则停止输入，完成对所述评分预测模型的训练；步骤四：对于一个用户，根据所述用户的用户档案和评论对象档案估计所述用户的评论文本关于未评论对象的分布数据，向所述评分预测模型输入所述分布数据以预测所述用户关于未评论对象的评分，根据所述评分的高低向用户推荐所述未评论对象的信息。