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摘要
针对现有基于用户正负偏好的电影推荐方法未充分考虑用户情感信息、用户正负偏好表示不够准确以及推荐效果不够理想的问题，提出一种利用评论中蕴含的用户情感改进其正负偏好，基于改进偏好实现电影推荐的方法.首先，构建电影领域情感词典，利用该词典实现对评论数据的挖掘与量化，得到用户评论的情感得分；然后，综合考虑用户的评分和评论情感得分计算用户对电影的喜好度，从而生成用户的正、负向偏好电影集合，并基于这2个集合构建用户的正、负向偏好特征向量，挖掘得到蕴含评论情感的用户正负偏好；最后，利用候选电影与用户正、负向偏好特征的相似度计算用户对候选电影的最终评分，实现电影推荐.基于豆瓣数据集的实验结果表明，本文方法的各项指标相对于传统方法有一定提升，其中F1、MAE和MAPE指标分别提升6.10%、3.32%、11.67%.
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