基于用户评论的深度推荐算法研究

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现代商业系统中,推荐系统在帮助用户克服信息过载问题上发挥着重要作用。传统的协同过滤方法只利用用户交互行为进行推荐,面临着数据稀疏性等一系列问题。用户评论作为用户行为的解释,蕴含着丰富信息,利用这些信息辅助提升推荐的准确率在商业中具有重要意义,而现有的基于评论的推荐方法在建模评论语义和可扩展性上存在一定的局限性。针对这些问题,本文借助深度学习方法,通过研究组织用户行为数据更加有效的形式,结合评论的语义特性建模评论语义,来提升推荐的准确率。本文的主要工作如下:(1)为了更有效地建模协同过滤信号,本文提出了一种基于联合自编码器的深度协同过滤推荐算法。该方法以二分图代替评分矩阵组织用户行为数据,利用自编码器从用户和物品节点在图中的局部结构中学习用户和物品表示,以此来提高协同过滤推荐的准确性和抗数据稀疏性。(2)针对协同过滤方法只建模用户行为本身而忽略其背后动机的缺点,本文首先揭示了用户评论的语义特性,将其与用户购买决策的过程相联系,提出了一种基于用户评论语义的评分预测算法。该方法借鉴生成对抗网络和迁移学习的思想建模用户评论语义,同时使用单评论而非聚合评论的模式进行训练,从而提升了评分预测的准确性和模型的可扩展性。(3)将上述两个方法的思想相结合,使用图组织用户行为数据和用户评论的语义,提出了一种基于用户评论的深度混合推荐算法。该方法首先提取用户评论中用户提及的物品属性层面,然后结合用户与物品间的交互行为构建图,最后通过图卷积神经网络学习用户和物品的特征进行推荐。通过与现有方法的一系列实验对比表明:以图的方式组织用户的交互行为可以更加有效地建模协同过滤信号,增强协同过滤模型的抗数据稀疏性;利用用户评论的语义特性,将用户的购买决策过程与评论语义相关联,可以使推荐的结果更加准确;以图的形式组织用户交互行为和用户评论语义,可以有效地结合二者优势学习用户和物品特征,提高推荐的准确度。
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