利用文本相似度预测赞踩行为：R语言实现

该资源是一份关于计算文本相似度并选取最相关的TopK帖子的解决方案，主要用于数据挖掘竞赛，特别是预测用户对帖子的赞踩行为。文中提到了使用TF-IDF和R语言进行文本处理。 1. 背景介绍 - 数据源包括生活圈中的用户浏览记录和赞踩行为，包含用户ID、帖子ID、浏览次数、时间、帖子内容以及赞踩状态。 - 目标任务是根据用户的历史赞踩行为预测未来三天的赞踩情况，识别用户的兴趣偏好。 2. 解决方案 - 针对帖子内容的不同类型，如短文本（类似微博）和长文本（文艺小新闻），存在特征稀疏性问题，因为口语化严重且包含多种符号。 - 对于短文本，采取文本扩充策略，收集用户点赞或踩的所有短文本帖子，构建文本集合，然后利用R语言的jiebaR包进行分词、去除停用词，提取关键词作为特征向量，并计算权重。 - 计算文本相似度采用余弦相似度，通过比较两个向量之间的角度来确定语义上的相似度。例如，通过示例展示了如何计算两个向量的余弦相似度，并解释了当相似度大于某个阈值时，可以认为文本语义相似。 - 解决方案总结：训练数据用于提取用户喜好特征向量，测试数据用于预测。分别对短文本和长文本进行处理，挖掘用户在两类文本中的喜好，然后对月末三天的帖子进行预测。 3. 实验内容 - 提取表示用户喜好的文本特征向量，这些向量用于匹配用户浏览记录中与之相似的帖子。 - 在用户浏览记录中找出与喜好特征向量相似的帖子（cos>0），计算文本相似度并选取TopK的帖子，这里的K可能是目标预测的赞踩帖子数量。 4. 预期效果 - 通过这种方法，期望能够更准确地预测用户在未来的赞踩行为，提高推荐系统的精准度，提升用户体验。 整个解决方案的核心是利用TF-IDF和R语言进行文本处理，构建用户喜好特征向量，再通过余弦相似度计算找到最相关的帖子，这在推荐系统、信息检索和自然语言处理领域具有广泛的应用价值。