【摘 要】
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基于矩阵分解的评分预测模型可有效解决传统推荐算法中评分矩阵的稀疏性问题,但此预测模型未考虑评论文本的用户喜好和项目特征对评分结果的影响.为提高评分预测精度,深入挖
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基于矩阵分解的评分预测模型可有效解决传统推荐算法中评分矩阵的稀疏性问题,但此预测模型未考虑评论文本的用户喜好和项目特征对评分结果的影响.为提高评分预测精度,深入挖掘评论文本潜在的语义特征,提出一种由矩阵分解模块、深度矩阵分解模块以及卷积神经网络模块构建的Deep-FRR评分预测模型,矩阵分解模块用于学习用户和项目间的线性交互关系,深度矩阵分解模块用于学习用户和项目间的非线性交互关系,卷积神经网络模块用于提取用户、项目评论文本的深层特征表达,基于全连接层实现三模块的融合,然后进行评分预测.实验结果表明,De
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