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基于评论挖掘的协同过滤推荐算法研究的中期报告

一、研究背景和目的

随着互联网的快速发展，人们在日常生活中已经习惯了通过网络购物、看电影、听音乐等方式来满足自己的需求。然而面对海量的商品信息和越来越丰富多样的选择，用户往往感到无从下手。在这种情况下，推荐系统便应运而生，它可以根据用户的兴趣和行为习惯，自动为用户推荐符合其需求的商品、视频或音乐等内容，从而降低用户的选择成本，提升用户的满意度。

协同过滤推荐算法是一种常用的推荐算法，它基于用户的历史行为数据和用户与商品之间的关系，通过挖掘用户的兴趣和行为模式来预测用户对新商品的评分或偏好，从而实现精准推荐。现有的协同过滤推荐算法主要基于用户行为数据如点击、评分、收藏、购买等信息进行推荐，其中用户的评分数据是最常用的数据源。

然而在实际的推荐系统中，用户评分不全、评分数据稀疏等问题是协同过滤推荐算法的主要挑战之一，这些问题往往导致推荐结果的准确性和可靠性降低。为了解决这些问题，研究者们不断尝试提出新的算法，如基于社会网络的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于评论挖掘的推荐算法等。

本研究基于评论挖掘的协同过滤推荐算法，通过挖掘用户在商品评论中的隐性偏好和语义信息，构建用户-商品关系图谱，从而实现精准、高效的推荐。具体研究目的如下：

1.对基于评论挖掘的协同过滤推荐算法进行深入研究和分析，探究其优缺点和应用场景。

2.构建商品评论数据集，提取关键词和情感倾向，生成商品-关键词-情感倾向-用户关系图谱。

3.基于用户-商品关系图谱，设计算法模型，包括对用户和商品进行特征表示、相似度计算和推荐结果生成等环节。

4.在真实的数据集上进行实验比较，评估所提出的基于评论挖掘的协同过滤推荐算法的效果和性能。

二、研究方法和步骤

1.数据收集和预处理

本研究采用亚马逊商品评论数据集作为基础数据集，数据集包含了商品的描述和评论等信息，其中评论数据为文本数据。首先需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声和无效数据，分词和词性标注等操作。

2.关键词提取和情感分析

在对评论文本进行分析的过程中，需要提取出其中的关键词和情感倾向。本研究采用基于TF-IDF算法的关键词提取方法，并结合情感词典对关键词进行情感分析，以确定其正面、负面或中性。通过对评论文本中的关键词和情感倾向进行提取和分析，可以构建起商品-关键词-情感倾向-用户的关系图谱。

3.用户和商品的特征表示

基于图谱数据，可以将用户和商品抽象成节点，节点之间的边表示用户和商品之间的关联关系。本研究采用图神经网络对节点进行特征表征，其中商品节点的特征包括商品描述和提取出的关键词情感倾向向量，用户节点的特征包括用户历史评分和用户在评论文本中的情感倾向向量。

4.相似度计算和推荐结果生成

在节点表征结束后，可以进一步计算用户和商品之间的相似度，用于判断哪些商品最适合被推荐给哪些用户。本研究采用余弦相似度和基于邻居的相似度计算方法，同时考虑用户和商品的历史评分和情感倾向等信息，从而得到推荐结果。

5.效果和性能评估

本研究将所提出的基于评论挖掘的协同过滤推荐算法与其他经典算法进行比较，并在真实数据集上进行实验评估，包括评估算法的准确性、预测时间、推荐结果多样性、稳定性等指标。同时，根据实验结果，对算法的优化和改进进行探讨。

三、预期成果

1.提出基于评论挖掘的协同过滤推荐算法，探究其应用场景、优缺点和性能表现。

2.构建商品评论数据集，提取关键词和情感倾向，生成商品-关键词-情感倾向-用户关系图谱。

3.建立用户-商品关系图谱，基于图神经网络对节点进行特征表征。

4.实现算法模型和进行实验验证，评估所提出的基于评论挖掘的协同过滤推荐算法的效果和性能。

5.对算法进行优化改进，探讨算法的推广应用前景。