基于支持向量机回归模型的产品推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于支持向量机回归模型的产品推荐方法，包括如下步骤：a）获取特征信息；b）将语料处理成支持向量机回归，即SVR模型所需格式，得到备用语料；c）将备用语料训练后得到产品推荐回归模型；d）使用训练好的产品推荐回归模型对产品测试语料进行回归测试，从而得到每个产品测试语料的回归结果，对于每一个产品的测试语料，求取回归值的平均值作为产品的推荐值。本发明使用SVR模型，利用上下文文本信息，建立一个统一的概率回归模型，有利于提高产品评论回归的效率及性能，进一步实现准确的产品推荐。本发明的方法在测试语料中取得了不错的回归结果。