[发明专利]一种基于分维度情感分析的电影推荐方法有效
| 申请号： | 201910387095.X | 申请日： | 2019-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN110096618B | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 彭扬;王倩倩;张睿 | 申请（专利权）人： | 北京友普信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/78 | 分类号： | G06F16/78;G06F16/9535;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国栋 |
| 地址： | 100088 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分维度情感分析的电影推荐方法，通过爬取电影的评论数据、对评论数据进行数据预处理、对进行数据预处理后的评论数据进行特征维度的提取、将提取到的特征维度进行合并处理、将合并处理后的特征维度排序、构建适用于电影领域的情感词典、利用构建的情感词典对电影的评论数据进行情感分析，获取电影的类型模型、对电影的类型模型进行聚类运算得出推荐结果等步骤。优点是：通过对用户电影评论进行分特征维度的情感分析，计算出电影的类型模型，更精确更全面地展现了电影的各特征维度特点，从而提升了推荐服务的质量水平，在一定程度上改善了传统的不分特征维度的推荐算法准确率偏低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 维度 情感 分析 电影 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分维度情感分析的电影推荐方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、通过爬虫爬取电影的评论数据；S2、对爬取得到的评论数据进行数据预处理；S3、对进行数据预处理后的评论数据进行特征维度的提取；S4、将提取到的特征维度利用Hownet语义相似度进行合并处理；S5、将合并处理后的特征维度按照重要性进行排序；S6、在已有权威性情感词典中加入适用于电影的情感词，构建适用于电影领域的情感词典；S7、利用构建的情感词典对电影的评论数据进行情感分析，得出每部电影的每条评论中各个特征维度的情感值，获取电影的类型模型；S8、利用二分聚类对电影的类型模型进行聚类运算得出推荐结果。
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