基本信息

---

下载

文档摘要

---

短文本情感分析驱动的个性化推荐方法探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，互联网上的文本数据呈指数级增长，其中短文本数据如社交媒体评论、产品评价、新闻标题等占据了相当大的比例。这些短文本蕴含着丰富的情感信息，反映了用户对各种事物的态度、观点和情感倾向。如何从海量的短文本中准确地挖掘出这些情感信息，成为了自然语言处理领域的一个重要研究课题。

个性化推荐作为一种重要的信息过滤和推荐技术，旨在根据用户的兴趣、偏好和行为等特征，为用户提供个性化的推荐服务，以提高用户体验和满意度。然而，传统的个性化推荐算法往往只关注用户的行为数据，如浏览记录、购买历史等，而忽略了用户在文本中