49、基于相关反馈的用户查询日志推荐系统与智能情感信息系统

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统与智能情感信息系统

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统

在当今数字化时代，社交媒体产生了海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息并为用户提供精准的推荐成为了研究的热点。基于相关反馈的用户查询日志推荐系统就是这样一种尝试，它利用Twitter用户的推文数据，通过一系列的处理和分析，为用户提供准确的推文推荐。

系统方法步骤

该推荐系统的方法步骤如下表所示：
| 步骤 | 具体内容 |
| — | — |
| 用户推特数据收集 | 从社交网络博客、在线门户等收集用户推特数据 |
| 预处理 | 处理非英语单词、停用词、情感和观点等 |
| 训练数据 | 基于关键词的推文数据集、清理后的推文 |
| 分类 | 分离方法、分类器（正、负） |
| 反馈机制 | 情感范围、相关过程、日志分析、推荐系统、API设计、机器学习方法、内容分析、行为分析 |

设计与实现

该推荐系统使用文本和数值数据来分析与社会相关的关键词。推文数据以数字和文本形式存在，为了获得真实的推荐，提取了基于排名和评论的推文。其相关机制的用户查询日志推荐系统设计如下：
1. 得分映射与情感分类 ：根据数据库中的单词对正或负得分进行映射，将推文句子与参考词典推文进行比较，以计算推文文本内容的总得分。分类出的正、负情感用于预测给定特征集属于所指推文标签的概率。
2. 用户行为分析 ：基于特定Twitter用户的推文对用户推文历史进行分析。在每个周期检查行为分析，以遍历推文短语的所有