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公开(公告)号:CN110060132A
公开(公告)日:2019-07-26
申请号:CN201910333300.4
申请日:2019-04-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度数据的可解释商品推荐方法,旨在克服现有技术存在的对商品评论内容利用不足、可解释性较弱以及没有充分利用用户在评论中展现出的情感倾向对产生推荐商品的作用等问题,该方法的步骤为:1.由数据处理模块获取用户对商品评论的细粒度数据;2.由推荐链建立模块根据细粒度数据对目标用户生成对待推荐商品的推荐链;3.由推荐生成模块根据推荐链实现对推荐序列的解释。
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公开(公告)号:CN110060132B
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN201910333300.4
申请日:2019-04-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q30/06 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于细粒度数据的可解释商品推荐方法,旨在克服现有技术存在的对商品评论内容利用不足、可解释性较弱以及没有充分利用用户在评论中展现出的情感倾向对产生推荐商品的作用等问题,该方法的步骤为:1.由数据处理模块获取用户对商品评论的细粒度数据;2.由推荐链建立模块根据细粒度数据对目标用户生成对待推荐商品的推荐链;3.由推荐生成模块根据推荐链实现对推荐序列的解释。
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