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面向评价数据中用户偏好发现的证据理论方法
被引量:
1
1
作者
郭心宇
岳昆
+2 位作者
李劲
武浩
张彬彬
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第2期231-241,共11页
用户对商品和信息服务的评价包含评论和评分,富含了用户的兴趣、观点和偏好等行为信息。以真实和量化地反映用户对商品的喜好程度为目标,从海量的用户评价数据出发,基于边际效用定义用户偏好,基于D-S证据理论描述影响用户偏好的各影响...
用户对商品和信息服务的评价包含评论和评分,富含了用户的兴趣、观点和偏好等行为信息。以真实和量化地反映用户对商品的喜好程度为目标,从海量的用户评价数据出发,基于边际效用定义用户偏好,基于D-S证据理论描述影响用户偏好的各影响因素的不确定性以及各因素之间的相互关系;以评论中的各词汇、包含正面/负面词汇的评论和评分作为用户对商品偏好的"证据",给出了综合考虑各影响因素的联合算子,以及基于MapReduce的计算方法和用户偏好发现机制。针对正确性、执行时间、加速比和并行效率等指标进行实验,结果验证了所提出方法的有效性。
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关键词
海量评价数据
用户偏好
D-S证据理论
证据融合
MAPREDUCE
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职称材料
题名
面向评价数据中用户偏好发现的证据理论方法
被引量:
1
1
作者
郭心宇
岳昆
李劲
武浩
张彬彬
机构
云南大学信息学院
云南大学软件学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第2期231-241,共11页
基金
国家自然科学基金Nos.61472345
61402398
+5 种基金
61562090
61562091
云南省应用基础研究计划Nos.2014FA023
2016FB110
第二批"云岭学者"培养项目No.C6153001
云南大学青年英才培养计划No.XT412003~~
文摘
用户对商品和信息服务的评价包含评论和评分,富含了用户的兴趣、观点和偏好等行为信息。以真实和量化地反映用户对商品的喜好程度为目标,从海量的用户评价数据出发,基于边际效用定义用户偏好,基于D-S证据理论描述影响用户偏好的各影响因素的不确定性以及各因素之间的相互关系;以评论中的各词汇、包含正面/负面词汇的评论和评分作为用户对商品偏好的"证据",给出了综合考虑各影响因素的联合算子,以及基于MapReduce的计算方法和用户偏好发现机制。针对正确性、执行时间、加速比和并行效率等指标进行实验,结果验证了所提出方法的有效性。
关键词
海量评价数据
用户偏好
D-S证据理论
证据融合
MAPREDUCE
Keywords
massive rating data
user preference
D-S evidence theory
evidence fusion
MapReduce
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向评价数据中用户偏好发现的证据理论方法
郭心宇
岳昆
李劲
武浩
张彬彬
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017
1
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参考文献
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