基于用户生成文本的图书标签关联规则识别方法

摘要：

[研究目的]用户生成文本包含丰富的需求信息与情感倾向,基于用户生成文本的关联规则识别,对量化用户情感需求、提升图书推荐的语义关联度具有重要的研究意义.[研究方法]通过融合读者标签的主题特征与情感评分,把模糊形式概念分析引入图书标签关联规则识别方法中,提出了一种基于用户生成文本的模糊关联规则识别方法(RFAR),该方法首先通过识别用户文本的主题特征,计算目标用户群的主题相似度,再利用文本情感分析确定用户与标签的情感依赖关系.最终,通过构建标签模糊概念格,实现模糊关联规则的在线识别.[研究结论]通过网络社区的用户数据验证了该方法的有效性,结果表明该方法能够实现用户需求的精准定位.

关键词：用户生成文本;图书标签;模糊关联规则;主题聚类;情感分析;相似度计算

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：182-189