摘要：互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)包含豐富的用戶觀點(diǎn)和偏好信息.為了能更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)用戶偏好,綜合考慮用戶的評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù),基于貝葉斯網(wǎng)提出了一種針對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的用戶偏好建模方法.首先給出了從評(píng)論數(shù)據(jù)中抽取不同評(píng)論屬性的方法,然后分別從評(píng)分和評(píng)論出發(fā)確定了用戶偏好模型的初始結(jié)構(gòu)約束和初始參數(shù)約束,最后給出了基于約束條件的用戶偏好建模方法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與單獨(dú)評(píng)分或者評(píng)論數(shù)據(jù)構(gòu)建的用戶偏好模型相比,綜合考慮評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù)的用戶偏好模型能更準(zhǔn)確地估計(jì)用戶偏好.