【摘 要】
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目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码。对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码。设计
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(61301245,61201414);国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金项目(U1233113,U1633110);中央高校基本科研业务费项目(201921)
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目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码。对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码。设计一种基于门控机制的融合方式,来更好地融合用户和商品的隐向量来提高评分预测性能。在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,验证了该方法的有效性。由单词和评论的注意力得分,能够观察用户和商品具体哪些特性相匹配,进一步提高推荐结果的可解释性。
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