文本挖掘在推荐系统中的应用技术教程.docx

文本挖掘在推荐系统中的应用技术教程.docx

  1. 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
  2. 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  3. 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

PAGE1

PAGE1

文本挖掘在推荐系统中的应用技术教程

1文本挖掘基础

1.1文本预处理技术

文本预处理是文本挖掘的第一步,它包括了多个子步骤,旨在将原始文本转换为适合分析和建模的格式。以下是一些常见的文本预处理技术:

分词(Tokenization):将文本分割成单词或短语的过程。例如,将句子“我喜欢阅读关于人工智能的书籍。”分割为“我”,“喜欢”,“阅读”,“关于”,“人工智能”,“的”,“书籍”。

去除停用词(StopWordsRemoval):停用词是指在信息检索和文本挖掘中通常被过滤掉的词,如“的”,“是”,“在”等。这些词在文本中频繁出现,但对主题的贡献

文档评论(0)

找工业软件教程找老陈 + 关注
实名认证
服务提供商

寻找教程;翻译教程;题库提供;教程发布;计算机技术答疑;行业分析报告提供;

1亿VIP精品文档

相关文档