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面向推荐系统的评论分析研究

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面向推荐系统的评论分析研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 本文主要工作	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
第二章推荐系统技术简介	第17-28页
2.1 推荐系统原理	第17-18页
2.2 常用推荐算法及研究进展	第18-22页
2.2.1 协同过滤推荐	第18-20页
2.2.2 基于内容的推荐	第20-21页
2.2.3 混合推荐	第21-22页
2.3 数据源简介	第22-24页
2.3.1 推荐系统常用数据集	第22-23页
2.3.2 本文使用数据集简介	第23-24页
2.4 推荐系统评测指标	第24-26页
2.4.1 评分预测	第25页
2.4.2 Top-N推荐	第25-26页
2.5 推荐系统面临的挑战	第26-28页
第三章基于评论主题分析的评分预测	第28-38页
3.1 引言	第28-29页
3.2 基于评论的推荐算法	第29-35页
3.2.1 相关定义	第29-30页
3.2.2 评论主题分析	第30-32页
3.2.3 基于评论主题的评分预测	第32-34页
3.2.4 组合推荐算法	第34-35页
3.3 实验结果与分析	第35-37页
3.3.1 实验设置	第35页
3.3.2 实验结果分析	第35-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章基于挖掘评论个性化特征的评分预测	第38-45页
4.1 引言	第38-39页
4.2 基于评论主题的个性化模型	第39-42页
4.2.1 相关定义	第39-40页
4.2.2 评论主题分析	第40页
4.2.3 用户和物品的特征表示	第40-41页
4.2.4 基准模型	第41页
4.2.5 个性化模型	第41-42页
4.3 实验结果与分析	第42-44页
4.3.1 实验设置	第42页
4.3.2 参数选定	第42-43页
4.3.3 实验结果分析	第43-44页
4.4 本章小结	第44-45页
第五章基于实体知识库的评论短语抽取	第45-56页
5.1 引言	第45-47页
5.2 知识库构建	第47-52页
5.2.1 实体知识库构建现状分析	第47-49页
5.2.2 实体知识库构建方法	第49-50页
5.2.3 基于实体知识库的属性识别	第50-52页
5.3 评论情感分析	第52-54页
5.3.1 基于机器学习的情感分析	第53页
5.3.2 基于规则的情感分析	第53-54页
5.4 综合实验结果与分析	第54页
5.5 评论标签分层展示方法简介	第54-55页
5.6 本章小结	第55-56页
第六章总结与展望	第56-58页
6.1 研究工作总结	第56页
6.2 下一步工作展望	第56-58页
参考文献	第58-64页
攻读硕士学位期间取得的科研成果	第64页
攻读硕士学位期间参与的科研项目	第64-65页
致谢	第65-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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