融合评论标签的个性化推荐算法

传统的推荐算法大都从评论中挖掘用户兴趣或产品特征,然而由于评论形式自由,规则性差,导致从评论中获取有效信息较困难,推荐结果不理想。在电子商务等领域,评论标签作为一种新的评论方式已经被广泛使用。与评论相比,评论标签具有规则性强,信息密度大等特点,因此提出了一种融合评论标签的推荐算法。该算法从评论标签中挖掘用户对产品特征的观点,并利用其构建用户兴趣模型和产品特征模型,然后向用户推荐在他们感兴趣的特征上有较高评价的产品。与传统推荐算法进行对比,实验结果表明,融合评论标签的算法能有效地提高用户的覆盖率,并提升推荐算法的准确性。

融合用户需求和商品特点的评论标签生成算法研究

如今网络购物用户规模不断上升,评论数据成为消费者进行购买决策的主要依据。同时,商家需要利用评论明确用户。消费者没有充足时间、合适语言进行商品评论成为一个亟待解决的问题。然而,仅有少数网购平台在评论页面提供标签,只能说明商品局部特点,没有体现用户个性化需求。论文通过分析用户评论中彰显用户个性化的语言描述特点,不同种类商品的描述方面差异,设计能够自动生成个性化评论标签的算法,用标签充分体现商品特点与用户需求。将单个用户作为研究对象,其全部评论作数据集,在TextRank模型中加入词性-句法特征分析,捕获用户评论语言描述风格的内在联系。对比单独使用TextRank模型等三个成熟模型生成标签,算法效果更好。

带标签的评论构成要素与文本分析

作为在线文本评论的新形式,带标签的评论在网络购物平台的应用越来越广泛,但其理论研究较为欠缺。本文以带标签的评论为研究对象,结合实践分析与数据分析,探究其构成要素与文本内容特征。

用户评论数据模型与信息处理

随着互联网的发展,海量的数据改变了人们的生活的方方面面,如何更好地收集、分析这些数据,挖掘其潜在价值,受到了越来越多的关注。本文从用户评论信息出发,通过自然语言处理技术,收集和分析来自大众点评和美团的用户评论数据,为每条评论数据抽取其情感倾向及评论标签,为绘制店铺画像提供基础数据,借助数据分析指导店铺运营,以数据驱动决策,提高销售漏斗的转化率。