杨 静

（天津现代职业技术学院，天津 300350）

基于情感的混合推荐模型

杨 静

（天津现代职业技术学院，天津 300350）

情感因素对于顾客购买行为有很大的影响，本文使用传统的基于内容的推荐算法与协同过滤算法相结合，在此基础上引入基于情感的推荐算法，通过计算顾客对于商品的情感分值，作为推荐主要依据，通过行实验评估，对推荐的准确性和稳定性都有较大的提升。

电子商务；协同过滤；基于内容的推荐；基于情感的推荐

图1 混合推荐模型流程

一、引言

时至今日，电子商务的发展已经深刻地改变着人们的生活和社会节奏，面对几何级数增长的电子商务信息，顾客在购买决策和寻找商品时需要花费的时间和经理也随之增加。为了解决上述问题，绝大多数电子商务平台都不同程度地使用推荐技术，通过分析顾客行为推测顾客喜好，进行主动推荐，提高顾客满意度的同时也提高了销售量。目前应用较多的推荐技术有：

基于内容的推荐方法，为每个顾客建立兴趣模型，根据顾客以往的购买历史和访问数据，提取顾客的兴趣特征集合，形成顾客的偏好模型。该方法的简单、高效，但难以区分和拓展兴趣资源。

协同过滤应用较普遍的方法，通过将兴趣相同的顾客作为一类，据此推测某顾客对某商品的兴趣。该方法适用性较强，但不适用于样本很少或者样本急剧增加的情况。

研究表明，在诸多推荐方法中，往往都忽略了推荐系统与人在交流中最关键的“情感智能”因素。……