基于点评情感分析的推荐算法研究-论文探讨.pdf

简介：
本论文探讨了一种利用用户点评进行情感分析以改进推荐系统的算法。通过深度学习技术识别和量化评论中的正面与负面情绪，旨在提高个性化推荐服务的质量和用户体验。 在当今信息化社会里，推荐系统已经得到了广泛应用。然而传统的推荐算法都没有考虑用户的情感倾向因素，这导致了现有推荐系统的性能有待提升的问题。为此，在传统协同过滤算法的基础上提出了一种结合情感分析的改进型推荐方法。 我们发现用户点评能够更直观地反映他们的实际感受和偏好，因此可以通过对这些评论进行情感倾向性分析来生成相应的评分值，并将其应用于替代传统的评分机制中去。这种创新性的做法有助于优化现有的推荐系统模型。 实验结果表明该算法在提高推荐效果方面具有显著优势，对于推动未来推荐技术的进步有着积极的意义。