【摘 要】
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个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个
【机 构】
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西南大学经济管理学院,西南大学计算机与信息科学学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费项目基金(XDJK2017C087)资助
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个性化推荐技术已经成为电子商务领域解决信息过载问题的一种有效手段.传统的协同过滤推荐系统由于算法自身的特点,普遍存在数据稀疏性和冷启动等问题,这些问题的存在使得个性化推荐过程中的准确率大大降低,影响了用户的个性化体验和对系统的信心.从社会学中的信任关系角度着手,通过对网络用户在线评论信息进行情感分析,提取出评论信息中用户的情感倾向,并对它进行有效量化,然后通过计算用户情感倾向的相似性建立用户间的信任关系.同时,在推荐过程中将所构建的信任关系与评分数据的相似度进行有效结合,弥补了相似度作为唯一权重因素而导致
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