Scidown文献预览系统！
基于评论挖掘和用户偏好分析相结合的评价预测( Rating prediction based on combination of review mining and user preference analysis )
CH Lai CY Hsu
评论网站允许用户分享他们对产品或业务的评论，给产品或业务评级，并与其他用户互动。由于网络评论数据的快速增长，用户面临着信息过载的问题。为了解决这一问题，许多研究提出了各种基于用户评分分析的推荐方法。除了用户评分外，评论网站还包含了非结构化的文本数据和不同方面的信息，这些信息对用户和企业都有不同的影响和重要性。它可能导致不准确的评级预测，因为很难通过分析用户评级数据来了解用户偏好的方面及其相应的重要性。为了解决上述问题，本研究提出了基于方面的评级预测方法ARPM和ARPM-Social。ARPM和ARPM-Social结合方面检测和情感分析来生成用户偏好和企业绩效，并结合社会行为分析的结果来预测用户对未来感兴趣的企业的评级。基于实验结果，所提出的方法比其他传统的基于评级的预测方法有更好的表现。它们可以有效地从用户和商家的评论中分析各方面和情绪，以及提高评级预测的准确性。
SciDown文献求助系统（解决99%问题） Public Download Elsevier ResearchGate
『Sci-Hub|Scidown』怎么用？来看看教程吧！

支持模式 1.支持DOI号 2.支持英文文献全名搜索 3.支持参考文献搜索 4.知网文献（暂时关闭）

安卓手机、电脑用户，您可以在QQ浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！（注意是文献的DOI号）

苹果手机用户，您需要先在App Store里搜索并下载 Documents by Readdle 这个APP，在APP首页，左划右下角的指南针图标打开APP内置浏览器，在浏览器里输入 www.scidown.cn 打开scidown解析，就可以解析、下载了！

如出现BUG？赶快加入【Scidown互助交流群】反馈吧：729083885【点击一键加群】
『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 干涉法对玻璃和陶瓷玻璃维氏压痕韧性测定的贡献下载
scidown 干涉法对玻璃和陶瓷玻璃维氏压痕韧性测定的贡献下载
scidown 干涉法对玻璃和陶瓷玻璃维氏压痕韧性测定的贡献下载