基于文本挖掘的商品推荐

张俊伟，杨 柳，王硕宁，王忠建

(1. 哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院，哈尔滨 150028；2. 黑龙江旅游职业技术学院 基础学部，哈尔滨 150028)

基于文本挖掘的商品推荐

张俊伟1，杨 柳2，王硕宁2，王忠建1

(1. 哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院，哈尔滨 150028；2. 黑龙江旅游职业技术学院 基础学部，哈尔滨 150028)

对电子商务网站的评论文本进行分词、去停用词等整理，通过词频统计提取特征词，应用词频-逆文档频率提高特征词的类别区分能力以增加特征词的准确性.在收集大量的电子商务网站的评论文本及一系列预处理后构建了特征词词库.采用词语相似度计算方法用于关键词向量与特征词词库相似度的计算.根据相似度计算结果对用户评论的商品进行排序以实现对用户商品的推荐.设计了商品推荐系统并完成了实验程序.利用收集到的用户评论文本完成了对商品的推荐实验，并对实验结果进行了考察与分析.

特征词；相似度计算；商品推荐

随着互联网、电子商务的发展，国内外的各种电子商务网站上都采用不同的推荐和促销手段.其中网站的商品推荐是比较盛行的方法之一.这种推荐系统能够依据用户的信息需求主动将信息提供给用户，这对用户购买商品、选择购买的商品是一种非常有效而重要的解决方案[1].

基于文本挖掘的商品推荐系统就是利用用户的评论文本对评论商品进行排序，主动的将顾客真正的目标商品展现出来，真……