Resumen

Las comunidades se han convertido en una plataforma popular de intereses mineros para los sistemas de recomendación. La semántica de los temas refleja los intereses implícitos de los usuarios. Los sentimientos sobre los temas implican la tendencia sentimental de los usuarios. Las personas con sentimientos comunes pueden formar comunidades resonantes de interés. En este documento, se propone un modelo de recomendación basado en comunidades de interés sentimental resonante para mejorar el rendimiento de precisión de los sistemas de recomendación. Primero, aprendemos el vector semántico ponderado y el vector de sentimiento para modelar perfiles de usuario semánticos y sentimentales. Luego, combinando factores semánticos y sentimentales, se calcula la relación de resonancia para evaluar la relación de resonancia de los usuarios. Finalmente, basándose en las relaciones de resonancia, se detecta la comunidad resonante para descubrir un grupo resonante y hacer recomendaciones personalizadas. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto es más efectivo en encontrar intereses sentimentales relacionados con la semántica que los métodos tradicionales.

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Comunidades; Intereses mineros; Sistemas de recomendación; Semántica; Sentimientos; Comunidades resonantes
• Keywords:Communities; Mining interests; Recommender systems; Semantics; Sentiments; Resonant communities