基于用户多维相似度的协同过滤推荐算法

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4、的社会活动，网络信息的增长速度日益加快，合理利用互联网信息首先要做的就是信息的过滤和分类。推荐系统在网络信息和用户之间建起一座桥梁，在一定程度上方便了人们的生活。上世纪90年代初到现在的20余年中，推荐系统日益成熟，本文从用户信息出发，多角度分析用户属性及其网络行为，研究如何利用和挖掘用户信息进而改进协同过滤推荐系统，主要工作如下：1.本文介绍了推荐系统在国内外的发展现状，对协同过滤推荐算法进行归纳整理，并对其进行原理分析，对其中相关的关键技术进行分析。2.相似度计算。作为推荐系统的核心模块，相似度的计

5、算直接影响推荐的结果，对推荐精度、覆盖率、召回率有直接的关系，优化推荐系统的关键在于优化相似度计算，本文通过研究相似度计算原理对传统相似度计算方法进行改进，利用用户之间的个体差异计算用户对项目的偏好差别，进而计算出用户之间相似度。通过在公开数据集上进行实验，并不断调整相关参数，使得到的推荐精度达到较理想水平。3.评论文本信息挖掘与利用。相对常规的评分或等级评定，自然语言评论更能代表用户的直观体验，文本评论无疑包含着大量的用户信息和用户喜恶。本文通过爬虫工具爬取了互联上网具有代表性的大量酒店评论文本，并构

6、建中文评论文本处理系统，对包含用户情感的评论文本进行信息提取和量化，将得到的用户情感进行倾向性分析，并将其作为计算用户间相似度的数据。4.多维相似度算法。相似度的计算不应是基于某一用户属性或行为，应当全面考虑可影响用户选择的信息，这样才能计算出较为准确的用户近邻，从而进行精确推荐。本文将用户自身属性、用户评分集合、用户文本评论中包含的情感倾向等要素，赋以不同的权重参与相似度的计算。对得到的推荐结果进行分析并不断调整权重以选取最优推荐结果。本文从多维度计算用户之间的相似度，重点分析了用户评论信息包含的情感

7、倾向，从而得到更为准确的用户近邻。通过实验分析和对比，本文模型可以为用户提供较为理想的推荐结果。关键词：推荐系统；协同过滤；情感分析；多维相似度；自然语言处理IAbstractAbstractWiththepopularityofhandhelddevicesanddesktopcomputers,thenetworkhasbecomeanindispensablepartofpeople'slife.ManysocialactivitiesconductthroughtheInternet,andth

8、enetworkinformationisever-acceleratingpace,usinginformationrationallyontheInternet,thefirstthingtodoistofilteringandsorting.Recommendersystembuiltabridgebetweenusersandinnetworkinformation,itfacilitatesthepeople'slives.Fro