公开(公告)号：CN109242534B

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN201810888279.X

申请日：2018-08-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张会兵 ,  钟昊 ,  贾飞 ,  张琪 ,  潘芳 ,  胡晓丽 ,  杨邦 ,  黄涛贻 ,  张昱翰

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开一种基于用户评论动态分析的用户评分预测方法，首先，对用户评论进行时间窗口映射和主题分析，采用主题词在每个时间窗口中的概率值变化表示用户偏好的演变；然后，计算主题词层次关系并构建相应的主题词层次树，用不同层次的主题词表征其对用户评分的影响力；最后，将用户评论映射于主题词层次树生成用户偏好向量，根据用户偏好向量对用户的评分进行预测。实验证明，该方法有效刻画了用户偏好的演变以及不同层次的主题词对用户评分的影响，使得评分预测误差得到改善。

公开(公告)号：CN109242534A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201810888279.X

申请日：2018-08-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张会兵 ,  钟昊 ,  贾飞 ,  张琪 ,  潘芳 ,  胡晓丽 ,  杨邦 ,  黄涛贻 ,  张昱翰

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开一种基于用户评论动态分析的用户评分预测方法，首先，对用户评论进行时间窗口映射和主题分析，采用主题词在每个时间窗口中的概率值变化表示用户偏好的演变；然后，计算主题词层次关系并构建相应的主题词层次树，用不同层次的主题词表征其对用户评分的影响力；最后，将用户评论映射于主题词层次树生成用户偏好向量，根据用户偏好向量对用户的评分进行预测。实验证明，该方法有效刻画了用户偏好的演变以及不同层次的主题词对用户评分的影响，使得评分预测误差得到改善。