【摘 要】
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在中国经济迅速发展的背景下,汽车拥有量逐年增加,汽车驾驶培训行业迅速发展。伴随着020(Online To Offline,线上到线下)商业模式的发展,结合互联网技术的驾校培训应用平台应用而生。现有的互联网驾校培训平台采用的推荐方式通常是基于一些客观评价指标如评分、价格、距离等来进行推荐,显然这种推荐方式并未考虑到用户评论文本对客观评价指标的修正作用。鉴于基于评分的推荐算法存在精确率不高的问题,本
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在中国经济迅速发展的背景下,汽车拥有量逐年增加,汽车驾驶培训行业迅速发展。伴随着020(Online To Offline,线上到线下)商业模式的发展,结合互联网技术的驾校培训应用平台应用而生。现有的互联网驾校培训平台采用的推荐方式通常是基于一些客观评价指标如评分、价格、距离等来进行推荐,显然这种推荐方式并未考虑到用户评论文本对客观评价指标的修正作用。鉴于基于评分的推荐算法存在精确率不高的问题,本论文提出了一个基于情感分析的扩展评分推荐算法。为了实现该算法,本论文将实现过程分为以下两个步骤:第一步利用驾校评论文本构建基于词向量的驾校领域情感词典,该步骤得到的驾校领域情感词典是进行情感分析的基础。第二步通过第一步得到的情感词典设计基于驾校领域情感词典的情感分析算法,得到预测的情感分值,将预测的情感分值与实际的评论分值做适当的加权求和得到最终的扩展评分,以实现基于情感分析的扩展评分推荐算法。将基于情感分析的扩展评分推荐算法与传统的基于评分的推荐算法做对比实验,利用准确率这一评价指标验证得到基于情感分析的扩展评分推荐算法确实可以提高系统推荐的准确性。在基于情感分析的扩展评分推荐算法基础上,优化了驾校预约系统,提高了系统推荐的准确性,为用户带来更好地用户体验,提高了用户满意度。
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