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基于评论分析的查询服务推荐排序
文献类型：会议
作者：田超^[1]覃左言^[2]朱青^[3]李鹏^[4]
机构：[1]数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 10087中国人民大学信息学院，北京 100872
[2]数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 10087中国人民大学信息学院，北京 100872
[3]数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 10087中国人民大学信息学院，北京 100872
[4]数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京 10087中国人民大学信息学院，北京 100872

年：2010
会议名称：第一届全国服务计算学术会议
会议论文集：第一届全国服务计算学术会议论文集
页码范围：203-210
会议地点：哈尔滨
会议开始日期：2010-08-10
所属部门：数据工程与知识工程教育部重点实验室
人气指数：1
浏览次数：1
语言：中文
关键词：查询服务;服务计算;属性决策;评论分析
摘要：面对查询服务如何为用户提供一个满足其需求的个性化推荐?论文提出一种基于自然语言进行评论分析、并提取特征属性进行对属性决策，为用户提供推荐排名的策略和方法．建立基于评论语义和Web挖掘技术的信息推荐系统实现个性化服务．随着网上购物方式的普及，对同一商品的不同店铺之间的优劣比较和推荐成为越来越重要的问题．本文借助多属性决策的手段，提出了智能店铺推荐系统的框架，并结合自然语言处理技术，对各店铺的用户评论进行了主题抽取和情感分析，通过聚类成为“客户满意度”属性，与从店铺页面上爬取到的客观数据一起代入到推荐系统中进行计算。系统允许用户自主选择关心的属性及重要性排序，使得系统给出的推荐结果既能客现全面的反映店铺的状况，又能符合用户的评价偏好．本文实现了智能店铺推荐系统的原型系统，并详细展示了它的系统架构及展示步骤。
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