基于語義分析的用戶興趣演化模型

作者：楊寶強

摘要：用戶的購物興趣點具有時效性的特點,即隨著時間的推移,產品的更新加快和替代品的出現,用戶感興趣的產品會發生改變。挖掘用戶的興趣并進行有效的產品推薦已經是電商平臺研究的重點。本文致力于為電商平臺提供一種能夠獲取用戶的興趣隨著時間變化的模型,以自然語言處理為工具,以微博上對產品進行評論的數據為樣本。通過詞頻統計提取樣本中的關鍵詞,與事先建立起來的情感詞庫進行相似度分析,得到用戶評論產品時的感情色彩。根據感情色彩來決定是否添加或從原有的模型中淘汰,從而獲得興趣演化模型,為電商平臺進行產品推薦提供指導性的建議。最后為了提高模型的精確性,以用戶在Web端的動作行為為指令,根據隱式反饋行為的特性,對動作行為賦加權重值,優化興趣演化模型。

發文機構：五邑大學經濟管理學院

關鍵詞：時效性詞頻統計自然語言處理相似度興趣演化timelinessword frequency statisticsnatural language processingsimilarityinterest evolution

分類號： F71[經濟管理—產業經濟]