【摘 要】
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随着新兴互联网技术的发展与成熟,带来互联网数据爆炸性增长,想要从海量数据中找到有价值的信息愈发困难,这就产生了“信息过载”问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物,它可以从大量的数据中挖掘出用户感兴趣的信息,并根据用户的偏好推荐相应的产品。随着深度学习的发展,目前的推荐方法缓解了传统推荐模型存在的数据稀疏和冷启动问题,但仍面临着诸多新的挑战。对于基于评论文本的评分预测任务,大多数模型忽略了对预测
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随着新兴互联网技术的发展与成熟,带来互联网数据爆炸性增长,想要从海量数据中找到有价值的信息愈发困难,这就产生了“信息过载”问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物,它可以从大量的数据中挖掘出用户感兴趣的信息,并根据用户的偏好推荐相应的产品。随着深度学习的发展,目前的推荐方法缓解了传统推荐模型存在的数据稀疏和冷启动问题,但仍面临着诸多新的挑战。对于基于评论文本的评分预测任务,大多数模型忽略了对预测结果的可解释性,由于深度神经网络的黑盒特性,对于预测结果很难让人信服,那么准确的预测结果及合理的解释成为目前推荐系统领域的研究热点。现有的研究模型大多采用静态独立的方法提取用户和物品评论的潜在特征表示,将用户的偏好表示为静态的特征向量,只在评分预测阶段两个实体特征产生交互,忽略了潜在特征之间的相关性,不仅对预测结果可能会产生较大的偏差,并且对于预测结果的可解释性表现不够准确,不能全面的考虑用户的偏好及物品特征。针对上述问题,本文从以下方面展开研究工作:（1）本文提出基于交互注意力的可解释性推荐方法。利用交互注意力来研究用户评论和物品评论之间的相关性,使用户和物品实现动态交互,用户和物品提取的隐向量特征因为匹配目标的不同而发生改变。模型运用的注意力机制对评论单词产生相应的权值得分,观察这些值挖掘含有重要信息的单词,从评论中凸显的情感词或者物品属性词,对预测评分起到可解释作用。（2）在交互注意力的研究基础上,提出了细粒度交互的可解释性推荐方法。将用户评论和物品评论提取为多个方面,从方面级别细粒度判别用户观点与物品特征的匹配程度以及方面的重要程度。在提高预测评分准确性的同时,根据方面级别的注意力权值得分,进一步观察每一个用户观点-物品方面对的匹配程度,发现适当的理由来解释预测评分结果。相比于仅从评论级别解释预测结果的模型,该模型更直观简洁的判断用户对物品某个方面的偏好,并且从方面级别提供了可解释的推荐结果。
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