商品属性特征词聚类方法

摘要

本发明涉及一种商品属性特征词聚类方法，包括如下步骤：所述方法包括，A1：从相关电商网站获取目标商品的评论文本，进行数据预处理；A2：选取含有商品属性特征词语的评论文本，对商品属性特征词进行人工标注，作为获取词性模板的训练样本；A3：根据A2中人工标注的数据进行词性模板训练；A4：利用A1中得到的数据训练语言模型，获得词语的向量表示；A5：利用A4中得到的词语向量，对A3中得到的商品属性特征词进行聚类，得到目标商品的最终属性特征词集合。本发明的方法可以于应用在基于商品评论文本的商品推荐系统，通过聚类可以减少商品属性特征词数目，从而降低特征维度以及特征稀疏性，使所设计的推荐系统具有更加快速和准确的性能。