基于 Yelp 评论的用户推荐
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2021-12-06 v1 计算与语言
摘要
在我们的项目中，我们关注基于 NLP 的混合推荐系统。我们的数据来自 Yelp 数据。对于我们的混合推荐系统，我们有两个主要组成部分：第一部分是用 Bert 模型和 word2vec 模型对评论进行嵌入；第二部分是实现一个基于物品的协同过滤算法，以计算不同类别餐厅下每条评论的相似度。最终，借助相似度分数，我们能够根据用户已记录的评论向其推荐最匹配的餐厅。编码工作分为几个部分：样本选择与数据清洗、处理、嵌入、计算相似度以及计算预测与误差。由于数据规模较大，每个部分将生成一个或多个 JSON 文件作为里程碑，以减轻内存压力及各部分的通信负担。
引用
@article{arxiv.2112.01762,
title = {Given Users Recommendations Based on Reviews on Yelp},
author = {Shuwei Zhang and Maiqi Tang and Qingyang Zhang and Yucan Luo and Yuhui Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01762},
year = {2021}
}