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得分，并从推文确定中获得更好的f - 度量。
3. 特征提取与分类器计算 ：在特征提取过程中，基于观点的原始文本特征被分类并分组为相似的同义词特征，通过相关反馈系统在归一化范围内分配值。在分类器计算中，以模糊集的形式对社会推文进行表征。
4. 规则过滤 ：在行为分析中，对表征后的推文采用基于规则的过滤方法来评估推荐，规则如下：
- 规则1：如果F > 8，则推荐该推文。
- 规则2：如果6 < F ≤ 8，则建议该推文（最佳推荐）。
- 规则3：如果4 < F ≤ 6，则接受该推文（平均推荐）。
- 规则4：如果2 < F ≤ 4，则不建议该推文（最少推荐）。
- 规则5：否则不推荐该推文。

相关反馈过程算法

相关反馈机制的算法分两个阶段执行：
1. 初始推文排名 ：通过使用当前关键词返回搜索到的推文并与搜索关键词相关联，对推文进行初始排名。
2. 反馈排名 ：确定排名后的推文所达到的排名数量，并进行反馈排名。

这个算法的代码实现如下：

# 输入
UT = []  # 用户推文
TS = []  # 为相似度搜索的推文
KT = {}  # 带有关键词的推文
TK = []  # 用于搜索推文的关键词
CK = []  # 当前关键词集
RT = {}  # 随机文本推文集
RN = {}  # 随机数字推文集
NR = []  # 新排名
RC = []  # 当前排名
RFP = []  # 反馈排名
TR = []  # 相关推文集

# 输出
FK = []  # 最终关键词
FR = []  # 最终排名

UT = []
for w in TK:
    T = TwitterSearch(w)
    RT[w] + RN[w] = T
    KT[w] = 0
    for t in T:
        if set(CK).intersection(set(t)):
            KT[w] = KT[w] + 1
    R = RankScore(KT[w], T)
    UT.append([w, TS[w]])
NR = Rank(UT)
for w in NR:
    if w not in CK and w not in TS:
        if KT[w] + TK[w] > NR:
            if NR > TR[w]:
                ew = Entropy(KT[w], TK[w])
                RC = NR
            if NR < TR[w]:
                UT.append([w, ew])
                RFb = RC
FK = RankandSelect(UT, RFb)
FR = RFb

这个算法解决了大量随机性质推文的问题，通过随机熵排名测量推文中的信息，并提供随机参考集来计算推文关键词的出现频率。同时，通过学习返回的推文关键词并提供与现有关键词的共现情况，解决了关键词质量的测量问题，使当前关键词能够识别并更新最终排名和最终关键词。

实验

实验过程如下：
1. 启动应用程序。
2. Twitter用户通过提供推文搜索标准查询应用系统。
3. 应用程序检查相似的用户查询，并将匹配查询的推文从网络过滤到应用数据库中。
4. 应用程序通过评论和日志过程对推文进行评分和排名。
5. 应用程序检查查询与匹配的关键推文，如果匹配，则推荐系统收集所有相关查询推文的元数据，否则丢弃。
6. 应用程序将所有元数据保存到服务器位置。
7. 重复此过程，直到用户完成推文查询并保存推文信息。
8. 停止应用程序。

评价指标

使用精度、召回率和f - 度量来评估系统，公式如下：
- 精度 = (推荐推文总数 / (推文数量 + 推荐推文总数)) × 100%
- 召回率 = (推荐推文总数 / (目标推文数量 + 推荐推文总数)) × 100%
- f - 度量 = 2 × (精度 × 召回率 / (精度 + 召回率))

对于推文分类，使用真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）参数来比较测试分类器的结果与调查方法，如下表所示：
| 实际类别（期望） | 预测类别（观察） | | |
| — | — | — | — |
| | 真阳性（TP）正确结果 | 假阳性（FP）意外结果 | |
| | 假阴性（FN）缺失结果 | 真阴性（TN）正确无结果 | |
| 准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) | | | |

分析

在训练过程中，使用了约6000条有用的推文，其中5000条用于训练。这些推文简单且简短，便于分析。不同分类器在训练数据上的准确率如下表所示：
| Twitter数据 | 伯努利朴素贝叶斯分类器 | 线性支持向量分类器 | 逻辑回归分类器 |
| — | — | — | — |
| 负面 | 76 | 72 | 73 |
| 正面 | 47.2 | 58.2 | |
| 客户 | | | |
| 个人和友善 | 80 | 71 | 71 |
| | 59.22 | 43.66 | |
| 机场交付 | 75 | 66 | 70 |
| | 81.20 | 22.59 | |

与其他方法的性能指标和执行时间比较如下：
| 方法 | 精度 | 召回率 | f - 度量 | 推荐时间（秒） |
| — | — | — | — | — |
| Liu等人 | 0.56 | 0.60 | 0.59 | 27 |
| Liu等人 | 0.02 | 0.53 | 0.01 | |
| Zhang等人 | 0.25 | 0.34 | 0.35 | |
| Chang等人 | 0.43 | 0.29 | - | |
| Lin等人 | 0.62 | 0.51 | - | |
| Verma和Virk | 0.69 | 0.67 | 0.68 | |
| Ramzan等人 | 0.80 | 0.69 | 0.74 | 2.6 milli |
| 本工作 | 0.82 | 0.75 | 0.85 | 2.1 milli |

从上述结果分析可知，使用相关反馈机制的推荐系统提供了准确和高质量的推荐。

智能情感信息系统

在当今时代，社交媒体成为了人们表达情感和观点的重要平台，智能情感信息系统应运而生。以基于模糊逻辑的智能情感信息系统为例，它可以分析用户对印度铁路服务的情感。

情感分析的重要性

情感分析在当今时代发挥着重要作用。互联网已成为社交媒体（如Twitter和Facebook）上基于文本信息的来源，且其规模日益增长，涵盖了各个知识领域。情感分析也称为意见挖掘，是文本挖掘中一个有趣且新兴的研究领域。越来越多的人使用社交媒体平台来表达他们对情感信息的感受、情绪和观点。

相关工作

不同的研究团队采用了各种工具和方法来测量用户在公共论坛上的情感，以分析与公共系统相关的大量推文的性能：
- Méndez等人提出了一个系统，用于及时发现智利圣地亚哥公交运营公司的客户问题，识别和发现趋势及问题。
- Jo等人解决了评估评论的方面发现问题以及如何针对不同方面表达情感的问题，他们为给定单句中的一个单词提出了仅针对一个方面的概率生成模型。
- Srivastava等人提出了一个降雨预测模型，使用模糊逻辑模式，以温度和湿度为参数，土壤为常数参数，其他参数根据天气条件变化。
- Mondherbou Azizi提出了一种基于模式的技术来检测推文中的讽刺，提出了四组特征来涵盖不同类型的尖刻评论。
- Lopes Rosa等人提出了一个基于知识的推荐系统（KBRS），用于基于情感的健康跟踪系统，以检测有潜在心理问题（如痛苦、抑郁和精神压力）的用户，该系统基于本体和情感分析。
- Daniel等人提出了一个使用模糊逻辑技术预测东北地区玉米产量的模型，展示了该模型在提高玉米产量方面的显著效果。
- Krening等人提出了一个基于解释的学习（EBL）系统，该系统基于训练数据工作，开发的基于代理的软件学会了如何玩游戏，且基于对象的建议性能优于无建议的情况。
- Hai等人从评论和预测中提出了语义方面和方面级别的情感。

基于模糊逻辑的模型

该研究提出了一个使用机器学习和模糊逻辑的模型，以表达用户对印度铁路服务的感受。分析表明，用户对服务的积极态度达到25 - 35%。通过对用户在社交媒体上的评论进行情感分析，可以了解用户对铁路服务的满意度，从而为铁路部门改进服务提供参考。

综上所述，无论是基于相关反馈的用户查询日志推荐系统还是基于模糊逻辑的智能情感信息系统，都在处理和分析大量数据方面发挥了重要作用，为我们从海量数据中获取有价值的信息提供了有效的方法。未来，这些系统有望在更多领域得到应用和发展，为我们的生活和工作带来更多的便利。

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

系统优势与未来展望

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统优势

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统在多个方面展现出显著优势。从数据处理角度来看，它对用户推特数据进行了全面且细致的处理。在数据收集阶段，广泛涵盖了社交网络博客、在线门户等多渠道的数据，确保了数据来源的丰富性。预处理步骤中，对非英语单词、停用词、情感和观点等的处理，有效减少了数据噪声，提高了后续分析的准确性。

在分类和推荐环节，通过得分映射与情感分类，能够准确判断推文的情感倾向，为用户提供更符合其情感需求的推荐。用户行为分析的加入，使得推荐更加个性化，基于特定用户的推文历史进行分析，能更好地捕捉用户的兴趣和偏好。规则过滤机制的设定，为推文的推荐提供了明确的标准，使得推荐结果更加合理和可靠。

从实验结果来看，该系统在精度、召回率和f - 度量等评价指标上表现出色，与其他方法相比具有明显优势。执行时间的缩短，也体现了该系统在处理效率上的提升，能够更快地为用户提供推荐结果。

智能情感信息系统优势

智能情感信息系统利用模糊逻辑对用户情感进行分析，具有独特的优势。在当今社交媒体信息爆炸的时代，它能够快速准确地分析用户对特定服务（如印度铁路服务）的情感倾向。通过对社交媒体上用户评论的情感分析，能够及时了解用户的满意度和需求，为服务提供者提供有价值的参考，有助于他们及时改进服务，提高用户体验。

与传统的调查方法相比，情感分析系统能够实时获取大量用户的反馈信息，且分析结果更加客观和全面。模糊逻辑的应用，使得系统能够更好地处理用户情感的模糊性和不确定性，提高了分析的准确性和可靠性。

未来展望

这两个系统在未来都有着广阔的发展前景。对于基于相关反馈的用户查询日志推荐系统，未来可以进一步拓展数据来源，不仅局限于Twitter数据，还可以整合其他社交媒体平台的数据，以提供更全面的推荐服务。可以结合深度学习等先进技术，进一步提高推荐的准确性和个性化程度。在应用场景方面，可以将其应用于电子商务、新闻推荐等领域，为用户提供更加精准的商品和信息推荐。

智能情感信息系统可以在更多领域得到应用，如医疗、教育等。在医疗领域，可以通过分析患者在社交媒体上的情感表达，了解患者的心理状态，为心理治疗提供参考。在教育领域，可以分析学生对课程的情感反馈，帮助教师改进教学方法，提高教学质量。还可以进一步优化模糊逻辑模型，提高情感分析的精度和效率。

系统实现的关键技术点分析

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统技术点

• 数据预处理技术 ：数据预处理是系统的基础步骤，它直接影响到后续分析的准确性。在处理用户推特数据时，需要对非英语单词、停用词、情感和观点等进行处理。对于非英语单词，可以采用语言识别和翻译技术，将其转换为统一的语言进行分析。停用词的去除可以使用停用词表，过滤掉对分析没有实际意义的词汇。情感和观点的处理则需要借助自然语言处理技术，如情感词典和机器学习算法，来识别和分类用户的情感倾向。
• 分类器技术 ：分类器是系统的核心部分，它用于判断推文的情感倾向。常见的分类器有伯努利朴素贝叶斯分类器、线性支持向量分类器和逻辑回归分类器等。这些分类器各有优缺点，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的分类器。伯努利朴素贝叶斯分类器适用于处理二分类问题，具有计算简单、速度快的优点；线性支持向量分类器在处理高维数据时表现较好，能够找到最优的分类超平面；逻辑回归分类器则适用于处理概率问题，能够输出推文属于某一情感类别的概率。
• 相关反馈机制技术 ：相关反馈机制是系统的特色之一，它通过对用户查询和推文的分析，不断调整推荐结果，提高推荐的准确性。相关反馈过程算法分两个阶段执行，第一阶段通过随机熵排名测量推文中的信息，解决大量随机性质推文的问题；第二阶段通过学习返回的推文关键词，解决关键词质量的测量问题。在实现过程中，需要使用到信息熵、共现分析等技术，来计算推文的排名和关键词的质量。

智能情感信息系统技术点

• 模糊逻辑技术 ：模糊逻辑是智能情感信息系统的核心技术，它能够处理用户情感的模糊性和不确定性。在基于模糊逻辑的模型中，需要定义模糊集合和模糊规则，将用户的情感表达映射到模糊集合中，并根据模糊规则进行推理和判断。模糊逻辑的应用使得系统能够更加准确地表达用户的情感，提高了情感分析的精度。
• 机器学习技术 ：机器学习技术在智能情感信息系统中也起着重要作用。可以使用机器学习算法对用户的评论数据进行训练，学习用户的情感模式和规律。常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。这些算法可以根据不同的应用场景和数据特点进行选择，以提高情感分析的准确性和效率。

总结

基于相关反馈的用户查询日志推荐系统和智能情感信息系统都是处理和分析大数据的有效工具。它们分别从推荐和情感分析的角度，为我们提供了从海量数据中获取有价值信息的方法。通过对这两个系统的研究和应用，我们可以更好地了解用户的需求和情感，为用户提供更加个性化的服务和体验。

在未来的发展中，这两个系统有望不断完善和拓展，结合更多的先进技术，在更多领域发挥重要作用。无论是在商业领域还是社会领域，它们都将为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。我们期待这些系统能够在未来取得更加显著的成果，为我们的社会发展做出更大的贡献。

以下是相关反馈过程算法的流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[输入数据];
    B --> C[循环处理关键词];
    C --> D[搜索推文];
    D --> E[合并随机文本和数字推文];
    E --> F[初始化关键词推文计数];
    F --> G[循环处理推文];
    G --> H{检查关键词交集};
    H -- 是 --> I[增加关键词推文计数];
    H -- 否 --> G;
    I --> J[计算排名得分];
    J --> K[添加到用户推文集合];
    K --> C;
    C -- 结束 --> L[计算新排名];
    L --> M[循环处理新排名中的关键词];
    M --> N{检查关键词条件};
    N -- 是 --> O{检查排名条件};
    O -- 是 --> P[计算熵];
    P --> Q[更新当前排名];
    O -- 否 --> R{检查排名条件};
    R -- 是 --> S[添加到用户推文集合];
    S --> T[更新反馈排名];
    M -- 结束 --> U[选择最终关键词和排名];
    U --> V[输出结果];
    V --> W[结束];

通过以上的分析和总结，我们可以看到这两个系统在技术上的复杂性和创新性，以及它们在实际应用中的潜力和价值。希望本文能够为相关领域的研究和应用提供有益的参考。