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根据用户的历史评分数据为用户提供推荐的商品列表,是目前推荐系统研究的主流.研究者发现,随着用户参与度的不断提高,将反映用户偏好的评论文本与评分数据结合,可以进一步提高推荐的质量.提出了基于潜在特征同步学习和偏好引导的商品推荐方法,将评论文本的主题与用户的“打分偏好”进行关联,同步学习用户评论文本的潜在主题、评分矩阵的用户潜在因子和商品潜在因子,并将潜在主题作为用户个人偏好引导来约束推荐方法对商品的预测打分.该方法对推荐质量的优化主要体现在两个方面:一是在评论文本的潜在主题和评分数据的两种潜在因子之间建立映