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本发明公开了推荐系统的多样性的量化方法，属于推荐系统技术领域，具体涉及推荐系统的多样性的量化领域，以解决现有的推荐系统缺乏评价指数的问题，包括如下步骤：步骤1、从日志中获取URL及用户信息；步骤2、编写程序，根据类别的信息将URL进行分类并初次筛选；步骤3、将所得的三元组中的值导入MySQL数据库中，再从中筛选重复数据，得到了多个类别的三部图；步骤4、将三部图思想编入程序中并进行计算，计算各类的校准的多样性指数与其在总类别中所占的比例，得到推荐系统的多样性指数。对推荐系统类别受众多样性进行量化，在评价推荐系统时，将本申请的多样性指数纳入评价体系中，将其作为评价标准之一。

本发明公开了一种基于特征增强的短文本情感分类方法及系统，包括以下步骤：基于TextRank对短文本数据进行情感词提取得到情感词典；获取实验短文本数据集，基于Word2vec模型对所述实验短文本数据集进行训练得到训练文本词向量；对所述情感词典进行加权矩阵运算，得到情感词加权矩阵；基于所述情感词加权矩阵和训练文本词向量进行矩阵乘法获得基于情感词加权的Word2vec词向量矩阵；对所述Word2vec词向量矩阵进行分类。该方法提高了神经网络的情感特征提取能力，最终达到提高了短文本的分类效果。