引入用户情感偏好矩阵的ItemCF算法研究

传统基于物品的协同过滤算法(ItemCF)利用物品间的相似性为用户提供个性化推荐,然而该方法仅考虑了评分数据,而未关注用户情感偏好。基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,提出一种引入用户情感编号矩阵的ItemCF算法。该方法利用物品共现矩阵与用户情感偏好矩阵计算物品相似度,进而进行个性化推荐。根据某在线互联网教育实证数据集的实验结果表明,该方法相比于传统基于物品的协同过滤算法,在准确率和召回率上都有所提升,在Top1-5推荐均值上分别提高了0.02和0.03。