基于支持向量机回归模型的产品推荐方法

    公开(公告)号:CN105824878A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201610130567.X

    申请日:2016-03-08

    Applicant: 上海大学

    Inventor: 镇璐 林珉 刘礼兵

    CPC classification number: G06F16/951 G06F16/35 G06K9/6269

    Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量机回归模型的产品推荐方法,包括如下步骤:a)获取特征信息;b)将语料处理成支持向量机回归,即SVR模型所需格式,得到备用语料;c)将备用语料训练后得到产品推荐回归模型;d)使用训练好的产品推荐回归模型对产品测试语料进行回归测试,从而得到每个产品测试语料的回归结果,对于每一个产品的测试语料,求取回归值的平均值作为产品的推荐值。本发明使用SVR模型,利用上下文文本信息,建立一个统一的概率回归模型,有利于提高产品评论回归的效率及性能,进一步实现准确的产品推荐。本发明的方法在测试语料中取得了不错的回归结果。

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