【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用户画像领域及推荐系统领域，具体涉及一种基于情感分析的时间感知用户画像建模方法。
技术介绍
1、在当前的信息时代，随着互联网技术的快速发展，个性化推荐系统已经成为各大电子商务平台、社交媒体和内容分发平台的核心技术之一。用户画像（user profile）作为个性化推荐系统的基础，通过收集和分析用户的历史行为、兴趣偏好、人口统计信息等数据，构建出用户的数字化画像，以便为用户提供更加精准和符合个人需求的推荐内容。这样的模型不仅能够提升用户体验，还能显著提高平台的业务效率和用户粘性。用户画像类型可分为静态画像和动态画像。静态画像描述用户的长期稳定特征，而动态画像进一步细化为长期画像和短期画像，分别反映用户的长期兴趣倾向和短期兴趣变化。在用户画像构建过程中，通过用户信息收集方法获取数据，并通过用户画像更新机制（包括显性方法和隐性方法）不断完善，最终实现用户特征的动态跟踪和精准描述。然而，随着用户行为数据的多样化和复杂化，传统的用户画像模型面临着诸多挑战。
2、第一，用户兴趣动态变化的捕捉不足；大多数现有的用户画像模型假...
【技术保护点】
1.一种基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，构建一种新用户画像模型，并应用于推荐系统进行个性化推荐；新用户画像模型的构建过程包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，所述步骤1中，数据收集与预处理模块的工作过程为：
3.根据权利要求2所述基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，所述步骤2中，时间感知用户画像构建模块的具体工作过程为：
4.根据权利要求3所述基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，所述步骤3中，评论者可信度与情感分析模块的工作过程为
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，构建一种新用户画像模型，并应用于推荐系统进行个性化推荐；新用户画像模型的构建过程包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于情感分析的时间感知用户画像建模方法，其特征在于，所述步骤1中，数据收集与预处理模块的工作过程为：
3.根据权利要求2所述基于情感分析的时间感知用户画像建模...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵建立，刘锐，鲁效平，杨振发，李浩，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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