基于情感分析的对话推荐系统提升用户满意度

本文探讨了"基于情感分析的对话推荐系统"这一前沿主题，由李新胜和李剑两位学者共同发表在中国科技论文在线上。对话推荐系统作为人工智能、对话系统和推荐系统相结合的产物，近年来备受关注，尤其是在解决传统对话推荐系统中获取用户喜好难题的过程中。文章的核心创新在于提出了一种新的方法——利用情感分析来挖掘用户偏好。 传统的对话推荐系统在交互过程中往往难以准确捕捉用户的实时反馈，导致推荐效果不尽如人意。为了改善这一状况，研究者构建了一个基于情感分析的模型。他们首先创建了一个情感分析数据集，该数据集包含了用户对电影的评价，以此作为模型训练的基础。通过这种方法，模型能够理解和解析用户的情感倾向，从而更精确地理解用户的兴趣。 实验结果显示，与基础模型（F1分数为0.7802）和其他现有模型相比，这个情感分析模型表现更为出色，其F1分数达到了0.8362，这表明它在推荐电影时更能满足用户的需求。这一成绩证明了情感分析在对话推荐系统中的有效性和价值。 这篇文章介绍了如何将情感分析技术融入对话推荐系统中，以提高个性化推荐的精度和用户体验。这对于信息爆炸时代来说尤其重要，因为用户需要有效的工具帮助他们从海量信息中筛选出真正感兴趣的内容。随着人工智能技术的发展，这种结合了对话交互和情感理解的推荐系统有望在未来成为推荐领域的一个重要研究方向。