一种基于多源用户评论的评分预测方法

摘要

本发明提供了一种基于多源用户评论的评分预测方法，属于推荐系统领域。对用户历史消费记录进行数据预处理；根据用户‑物品评分矩阵和相似度公式计算得到不同用户之间的相似度，使用相似度最高的相似用户撰写的相关评论对用户评论进行补充；接着提取评论特征；最后进行评论特征融合处理。本发明可以基于用户历史消费记录筛选出相似用户撰写的相关评论，对用户评论进行补充，为每位用户都构建一个用户评论补充文档，可以缓解用户评论的数据稀疏问题，丰富用户画像，提升评分预测的准确性，进而提高用户对推荐系统的满意度。此外，用户评论补充文档是由相似用户撰写的相关评论构成的，与用户自己撰写的评论存在一定的差异性，可以提高推荐的多样性。