Samhällen har blivit en populär plattform för gruvintressen för rekommenderade system. Ämnenas semantik återspeglar användarnas implicita intressen. Känslor om ämnen innebär användarnas sentimentala tendens. Människor med gemensamma känslor kan bilda intressegemenskaper. I detta dokument föreslås en resonant sentimental gemenskapsbaserad rekommendationsmodell för att förbättra noggrannheten hos rekommenderade system. Först lär vi oss den viktade semantikvektorn och känslovektorn för att modellera semantiska och sentimentala användarprofiler. Sedan, genom att kombinera semantiska och sentimentala faktorer, resonans förhållande beräknas för att utvärdera resonans förhållande användare. Slutligen, baserat på resonansrelationer, resonans gemenskap upptäcks för att upptäcka en resonans grupp för att göra personliga rekommendationer. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen är effektivare när det gäller att hitta semantikrelaterade sentimentala intressen än traditionella metoder.
I REF föreslås en rekommendationsmodell, resonant sentimental intressegemenskap, för att beräkna resonansförhållandet mellan användare för community detektion.
Personalized Recommendations Based on Sentimental Interest Community Detection
{'venue': 'Scientific Programming', 'journal': 'Scientific Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}