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本发明提供了一种基于用户评论的概率矩阵分解推荐方法，该方法具体涉及了数据挖掘领域。本发明通过用户评论文本增强概率矩阵分解，解决推荐算法中的数据稀疏和冷启动问题。首先选取可以表示项目语义的用户评论作为辅助信息，并利用开源工具对评论文本进行Word2vec词向量训练和预处理，获取到项目标签。然后用深度学习中的堆栈式降噪自编码器提取标签中的项目特征，堆栈式降噪自编码器将稀疏高维的数据转化为低维的数据，增强了推荐算法鲁棒性。最后将用户评分矩阵和提取到的项目矩阵进行概率矩阵分解，从用户评论文本中提取到的项
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239277 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110631828.7
(22)申请日 2021.06.07
(71)申请人 安徽理工大学
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