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| 基于文本挖掘的商品推荐 | |
| 摘 要： | 对电子商务网站的评论文本进行分词、去停用词等整理,通过词频统计提取特征词,应用词频-逆文档频率提高特征词的类别区分能力以增加特征词的准确性.在收集大量的电子商务网站的评论文本及一系列预处理后构建了特征词词库.采用词语相似度计算方法用于关键词向量与特征词词库相似度的计算.根据相似度计算结果对用户评论的商品进行排序以实现对用户商品的推荐.设计了商品推荐系统并完成了实验程序.利用收集到的用户评论文本完成了对商品的推荐实验,并对实验结果进行了考察与分析. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |