余文喆
- 作品数:7 被引量:21H指数:3
- 供职机构:华东师范大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 电子商务中的商品推荐系统被引量:8
- 2013年
- 对于迅速崛起的各种电子商务网站来说,为了促进网站发展和增加经济效益,吸引新客户并留住老客户是一种有效的手段.设计和实现高效的商品推荐算法是各大网站最为关注的技术之一.在电子商务网站中常见的一种推荐方式是以广告的形式在边栏推荐商品.目前,商品推荐系统根据推荐算法分为基于内容、协同过滤和混合的推荐系统.然而,现有推荐算法在电子商务网站的实际应用中正面临挑战,包括推荐结果的多样化、个性化和智能化以及时效化.现有算法需要不断改进来解决这些问题,从而完善电子商务推荐系统.
- 余文喆张蓉王立
- 关键词:电子商务推荐系统个性化智能化
- 一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法
- 本发明公开了一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法,包括如下步骤:获得评论文本的集合,从中挖掘得到每一条评论文本关于已评论对象的多个评论主题及其分布数据;根据每一条评论文本的分布数据生成用户档案和评论对象档案;建立并训...
- 余文喆张蓉
- 基于评论分析的评分预测与推荐被引量:10
- 2015年
- 推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.
- 高祎璠余文喆晁平复郑芷凌张蓉
- 关键词:潜在主题LDA
- 一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法
- 本发明公开了一种基于评论文本和评分分析的信息推荐方法,包括如下步骤:获得评论文本的集合,从中挖掘得到每一条评论文本关于已评论对象的多个评论主题及其分布数据;根据每一条评论文本的分布数据生成用户档案和评论对象档案;建立并训...
- 余文喆张蓉
- 文献传递
- 一站式服务推荐系统
- 指南类网站为用户提供了众多类型的服务搜索和推荐平台.目前的推荐系统大多是根据用户消费历史进行个性化推荐,反映用户可能感兴趣的对象,但具有盲目性;或是根据搜索内容进行相关商品推荐,具有较强目的性,紧紧围绕用户搜索关键字展开...
- 高祎瑶郑芷凌余文喆程文亮张蓉
- 关键词:推荐系统一站式服务功能模块知识图谱
- 基于内容分析的评论组织方法研究
- 随着电子商务的快速发展及其对信息交互的支持,用户评论数据与日俱增。商品评论通常包括一个数字评分和一段非结构化的文字描述。其中,数字评分反映了评论商品的总体评价,而评论文本则提供更为详细的商品属性描述信息。评论内容是从用户...
- 余文喆
- 文献传递
- 考虑观点多样性的评论选择问题被引量:3
- 2015年
- 在线用户评论向消费者提供了丰富的商品信息,帮助他们挑选从日常用品到娱乐活动相关的商品.然而,评论的数量之大让用户难以对商品有一个清晰的认识.现有解决电子商务网站中评论信息过载问题的方法包括评估评论质量以及总结评论观点等.但是,基于评论质量排序的方法可能信息冗余,而评论总结方法忽视上下文导致易读性较差.因此,需要实现有效的评论选择方法.设计了基于字典和规则以及基于主题模型LDA的观点获取算法来形式化地表示每条评论;提出一种基于贪心算法的评论选择方法,实现从商品评论集中选择一组高质量的评论,并最大化评论集的商品属性覆盖度和评论观点多样性.最后在真实数据集上对算法进行实验来验证该算法,实验结果表明了该算法的有效性.
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