[发明专利]一种结合用户评论内容和评分的项目推荐方法

摘要

本发明公开了一种结合用户评论内容和评分的项目推荐方法，针对推荐系统中存在的冷启动问题和可解释性差问题，提出了结合用户评论内容和用户评分的模型，通过利用蕴含在评论中丰富的信息，可以极大的提高预测的精确度，尤其当数据很稀疏时，可以很好的解决冷启动和可解释性差的问题。本发明方法主要考虑到用户评论信息中包含了项目特征的描述，通过映射函数使数值评分中的潜在特征和评论信息的项目特征相对应。可以很好的对用户的喜好进行建模，因此即使数据很稀疏时，也能很好的进行预测和推荐。

主权项

一种结合用户评论内容和评分的项目推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：从互联网中采集用户数据并对其进行预处理，生成用户行为数据存放到用户行为信息数据库；步骤2：通过分析用户的历史行为数据，构建用户对项目偏好评分以及评论的标签，并将数据划分为训练集和测试集；步骤3：基于训练集构建用户－项目的偏好评分矩阵；步骤4：利用训练集中用户对项目的评论内容构建LDA模型；步骤5：构建映射函数，使基于评分的矩阵分解方法和基于评论的LDA模型方法有效地联系起来；步骤6：通过设置一个超参数μ来平衡评分数据和评论数据对推荐的影响程度，得到推荐的模型表达式；步骤7：训练步骤6中得到的模型，利用测试集得到的不同的超参数μ中的推荐误差，绘制不同超参数μ得到的误差曲线；步骤8：从误差曲线中选择出最优的误差曲线对应的超参数μ，得到最优的预测推荐模型；步骤9：基于最优超参数μ，对推荐系统中出现的用户项目集，按照步骤8的模型对目标用户计算他对某个待推荐项目的评分，当评分大于设定的阈值时，系统就把该项目推荐给用户。