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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>聯合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

聯合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

2021-04-12 | pdf | 0.95 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在協同過濾算法中,基于評分數據的矩陣分解方法得到廣泛應用和發展,但評分數據稀疏性問題影響了該方法的推薦質量。針對此問題,提出一種聯合評論文本層級注意力和外積的推薦方法( RHAOR)。采用兩個并行網絡,分別處理用戶評論集和物品評論集。對評論文本的內容應用主題級注意力機制,標記多組帶有主題信息的單詞(或短語),對評論集應用評論級注意力機制,標記有效的評論。采用外積為用戶偏好和物品特征建立外積交互矩陣,并對此矩陣采用多層卷積神經網絡提取外積交互特征。將外積交互特征引入改進的潛在因子模型(LFM)中,進行評分預測。實驗結果表明,在 Amazon和Yelp數據集上,提出的方法在均方根誤差(RMSE)上優于傳統基于評分和評論的方法。

數據 協同過濾 文本
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