一种基于电影结构化信息和简介预测电影评分类别的方法

摘要

本发明公开了一种基于电影结构化信息和简介预测电影评分类别的方法。该方法首先对电影的结构化信息和电影的简介进行清洗和预处理，构建电影结构化信息的“电影实体‑关系‑信息实体”三元组以及电影简介的文本数据集。利用电影结构化信息生成的三元组训练电影实体向量，利用电影简介的文本数据训练出文档向量。将电影实体向量和文档向量拼接组成的电影特征向量输入电影对应的评分训练分类模型，预测电影评分的类别。本发明通过结合电影自身信息构建分类模型，没有涉及用户相关的评价和情感偏好，提升了预测电影评分分类的准确率，可以有效解决进行新片评分预测的“冷启动”问题。