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一种社会网络环境下的影视资源个性化推荐方法,属于数据分析推送技术领域,包括以下步骤:S1:在线评论获取与预处理、S2:在线评论情感值计算、S3:观影决策准则及权重确定、S4:影视资源排序:结合概率语言决策矩阵、价值函数、权重函数得到电影xi的综合前景值,综合前景值越大,说明越值得推荐,其排序越靠前。本发明在考虑各客观因素的同时充分考虑了观影者的心理行为等非理性因素对观影者决策的影响,使影视资源推荐更贴合实际且精准。
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