14、个性化推荐与Twitter情感分析技术解析

个性化推荐与Twitter情感分析技术解析

在当今数字化时代，个性化推荐和社交媒体情感分析是两个备受关注的领域。个性化推荐能够根据用户的偏好和行为，为其提供精准的内容推荐；而社交媒体情感分析则有助于理解用户在社交平台上的情感倾向。下面将详细介绍相关的技术和算法。

个性化推荐算法

在个性化推荐方面，提出了一种基于二分网络投影的负感知和评分集成个人推荐算法。该算法充分利用用户评分中隐含的信息，区分用户喜好，并对资源分配过程进行加权。以下是该算法的详细分析：
1. 用户口味判定标准
- 平均评分标准 ：用户特定的平均评分标准在确定用户口味方面优于中位数标准。中位数方法忽略了不同用户评分习惯的差异，而平均评分方法则根据更具体和个人化的标准来判断用户是否喜欢某个项目。
- 综合口味考量 ：当将用户的口味同时指定为喜欢和不喜欢时，比仅使用喜欢信息作为用户口味能获得更高的命中率。不喜欢信息作为负面资源可在二分网络中传播，纠正单一口味资源分配。综合考虑用户喜欢和不喜欢的全面口味能得到更准确的推荐结果。
2. 资源配置与转移
- 初始资源配置 ：基于综合用户口味模型的资源初始配置，将当前用户已评分的项目值设置为1或 -1，分别表示喜欢或不喜欢。同时，考虑到用户对这些项目喜欢或不喜欢的程度可能差异很大，利用用户对项目的评分来加权初始资源，即评分感知初始配置，这种配置方式能取得更好的结果。
- 资源转移 ：基于度的分布仅考虑了用户和项目节