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为能够向广大读者精准推荐所需图书,达到节省搜寻精力和时间的目的,在传统图书推荐方法的基础上,将读者评论中的情感因素考虑在内,提出了一种基于情感分析和Word2Vec的图书推荐方法:抓取豆瓣网上的图书数据,构建专有特征数据集;针对情感词典设计了相应的情感计算规则,利用训练好的Word2Vec模型扩充情感词汇;通过情感词典完成对读者评论的情感分析,并将提取到的情感特征加入特征集内;采用随机森林算法对其进行口碑分类.研究发现,该方法优于基于原始特征集的方法,实验准确率和F值均有一定提升,是向读者实现图书精准推荐的有效途径,具有一定的实用价值和应用前景. 相似文献
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