基于情感分析的个性化推荐算法研究



基于情感分析的个性化推荐算法研究

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基于情感分析的个性化推荐算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 推荐算法的研究现状	第12-13页
1.2.2 情感分析的研究现状	第13-14页
1.2.3 特征提取的研究现状	第14-15页
1.2.4 特征归类的研究现状	第15页
1.3 研究内容	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-17页
第2章相关理论与技术	第17-27页
2.1 协同过滤算法	第17-19页
2.2 情感分析	第19-20页
2.3 爬虫技术	第20-21页
2.4 中文分词及词性标注技术	第21-23页
2.4.1 中文分词	第21-22页
2.4.2 词性标注	第22-23页
2.5 关联规则	第23-25页
2.6 聚类	第25-26页
2.7 本章小结	第26-27页
第3章特征提取与聚类	第27-38页
3.1 数据处理	第27-30页
3.1.1 获取数据	第27-29页
3.1.2 数据预处理	第29-30页
3.2 提取特征词	第30-34页
3.2.1 Apriori算法提取特征	第30-32页
3.2.2 过滤特征	第32-33页
3.2.3 提取非频繁特征	第33-34页
3.3 特征词聚类	第34-37页
3.3.1 向量空间模型	第34页
3.3.2 向量特征选择	第34-35页
3.3.3 K-means聚类算法	第35-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第4章基于情感分析的推荐	第38-44页
4.1 情感极性判断	第38-41页
4.1.1 情感词典构建	第38-40页
4.1.2 程度词的处理	第40页
4.1.3 情感极性计算	第40-41页
4.2 兴趣偏好及相似度建模	第41-43页
4.3 本章小结	第43-44页
第5章实验及结果分析	第44-49页
5.1 实验环境	第44页
5.2 评测指标	第44-45页
5.3 实验与分析	第45-48页
5.3.1 特征提取及聚类结果	第45-46页
5.3.2 情感分析的推荐结果	第46-48页
5.4 本章小结	第48-49页
第6章总结与展望	第49-51页
6.1 总结	第49页
6.2 展望	第49-51页
参考文献	第51-54页
致谢	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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