一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于NLP和模糊多准则决策的文本实体推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1）采用word2vec对文本进行词向量训练；2）对每个词向量进行相似度计算；3）构造模糊多准则决策的推荐过程；4）量化实体词向量相似度参数5）构造模糊决策标准矩阵；6）用相对比较法确定标准实体的权重；7）使用模糊聚合算子量化实体推荐过程的总体用户偏好；8）得到被推荐实体的排名，进行推荐。这种方法能缩短文本实体推荐时间、提高词向量相似度精度，同时具有推荐精度高、软件运算量低的特点，在保证文本相似度精度的前提下实现精准推荐的要求。