融合评论文本与评分交互特征的推荐方法

为缓解协同过滤推荐算法中评分数据稀疏问题对推荐结果的影响,提出一种融合文本评论和用户评分交互的推荐算法。通过将用户和商品评论各自潜在主题向量与用户、商品的潜在因子向量进行融合并各自进行评分,经过动态线性加权融合做出整体评分预测。在公开的多组数据集上,以推荐结果的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)为评估指标进行实验验证。实验结果表明,提出算法可以更好地刻画用户偏好和商品特征,有效缓解了评论数据稀疏性影响,提高推荐结果的准确性。

学校商业街现状调查及分析--以烟台职业学院商业街为例

近年来,在高校不断扩展的过程中,高校学生逐渐成为一个新兴的消费群体,学校商业街应运而生。为探究学校商业街的发展现状,本文以烟台职业学院商业街为例,从学生消费、商户经营、商业街管理三个维度进行调查研究,并分析促成高校商业街发展现状的原因。