基于注意力机制和LSTM的汽车品牌推荐方法及系统

本发明提供一种基于注意力机制和LSTM的汽车品牌推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域。包括：将用户评论数据输入至情感分析模型，经情感分析模型中的LSTM层和注意力层处理，得到用户对多个方面的预测情感得分；根据预测情感得分，分别得到每个方面的重要性得分、每个方面的情感需求得分和汽车的总体特征向量，进而得到用户在每个方面的偏好度；根据用户的偏好度、汽车的总体特征向量和随机森林分类器，得到推荐的汽车品牌。情感分析模型中的LSTM层和注意力层对用户评论数据进行处理，提供更深层次的文本理解，降低所需的用户评论数据的数量。建立用户个人偏好与汽车品牌的多个特征维度之间的关联性，提高推荐的准确率。