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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法

聯(lián)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(xié)同過濾算法中,基于評分?jǐn)?shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展,但評分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題,提出一種聯(lián)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(wǎng)絡(luò),分別處理用戶評論集和物品評論集。對評論文本的內(nèi)容應(yīng)用主題級注意力機(jī)制,標(biāo)記多組帶有主題信息的單詞(或短語),對評論集應(yīng)用評論級注意力機(jī)制,標(biāo)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取外積交互特征。將外積交互特征引入改進(jìn)的潛在因子模型(LFM)中,進(jìn)行評分預(yù)測。實驗結(jié)果表明,在 Amazon和Yelp數(shù)據(jù)集上,提出的方法在均方根誤差(RMSE)上優(yōu)于傳統(tǒng)基于評分和評論的方法。

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