基于评论情感分析的个性化推荐策略研究——以豆瓣影评为例

基于评论情感分析的个性化推荐策略研究——以豆瓣影评为例 基于评论情感分析的个性化推荐策略研究——以豆瓣影评为例 摘要：个性化推荐系统在互联网平台中被广泛应用，通过分析用户的兴趣和行为，向

基于评论情感分析的个性化推荐策略研究——以豆瓣影评 为例 基于评论情感分析的个性化推荐策略研究——以豆瓣影评 为例 摘要：个性化推荐系统在互联网平台中被广泛应用，通过 分析用户的兴趣和行为，向其提供个性化的推荐服务。本文以 豆瓣影评为例，研究基于评论情感分析的个性化推荐策略。首 先，通过对用户行为数据进行挖掘和分析，得出用户的喜好偏 好；其次，应用情感分析技术，对豆瓣影评进行情感分类，获 取影评的情感极性；最后，结合用户的喜好和评论的情感极 性，提出基于评论情感分析的个性化推荐策略，并进行实验评 估。 关键词：个性化推荐、评论情感分析、豆瓣影评、用户行 为数据、情感极性 一、引言 随着互联网的迅猛发展，人们在互联网平台上产生了海量 的数据，尤其是社交媒体和电商平台上的评论数据。这些数据 中蕴含了用户的兴趣偏好和情感倾向，对于个性化推荐系统的 建立和优化具有重要意义。个性化推荐系统可以根据用户的历 史行为和喜好，向其推荐符合其兴趣的内容，提高用户的使用 体验和平台的粘性。 豆瓣是国内知名的影评社交网站，拥有庞大的用户群体和 海量的影评数据。豆瓣用户根据自己观看电影后的感受撰写影 评，这些影评中包含了用户对电影的情感评价。基于豆瓣影评 的情感分析可以了解用户对电影的喜好和不满意之处，为个性 化推荐提供了重要的参考依据。