典型文献
融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法
文献摘要：
针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法.首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐.以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98％以上的分类精度.
文献关键词：
LDA主题模型;支持向量机;粒子群优化;个性化推荐
中图分类号：
作者姓名：
穆晓霞;董星辉;柴旭清;李钧涛
作者机构：
河南师范大学 计算机与信息工程学院 河南 新乡 453007;河南师范大学 教育人工智能与个性化学习河南省重点实验室 河南 新乡 453007;河南师范大学 数学与信息科学学院 河南 新乡 453007
文献出处：
引用格式：
[1]穆晓霞;董星辉;柴旭清;李钧涛-.融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法)[J].郑州大学学报（理学版）,2022(03):34-39
A类：
B类：
LDA,主题模型,个性化推荐,推荐方法,商品评论,评论数据,有效引导,买方,爬取,用户评论,智能手机,分类精度,粒子群优化
AB值：
0.282634
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