【摘 要】
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本文主要研究推荐系统中基于评论文本的打分预测任务。目前打分预测任务中对评论信息建模的最好方式是卷积神经网络(CNNs)以及其变种。虽然CNNs在文本建模上效果显著,但其在评论文本建模上还存在一些不足。一方面,由于短评价文本本身信息有限,CNNs不能为短评价文本提取足够的有效短语特征;另一方面,CNNs中的最大池化操作丢失了有效短语的频次信息,使得评论文本的建模不完善,尤其是长评论文本。因此本文的创
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本文主要研究推荐系统中基于评论文本的打分预测任务。目前打分预测任务中对评论信息建模的最好方式是卷积神经网络(CNNs)以及其变种。虽然CNNs在文本建模上效果显著,但其在评论文本建模上还存在一些不足。一方面,由于短评价文本本身信息有限,CNNs不能为短评价文本提取足够的有效短语特征;另一方面,CNNs中的最大池化操作丢失了有效短语的频次信息,使得评论文本的建模不完善,尤其是长评论文本。因此本文的创新点如下:◆本文提出额外利用评论文本的词频信息,并提出了基于词频信息的深度隐狄利克雷网络(DLDA)用于打分预测任务,亚马逊数据集上的实验表明该网络的效果超过了当前最好的利用词频信息建模的网络。◆针对短文本所面临的问题,本文进一步提出了词驱动和上下文意识的融合网络(WCMF-PSC),其采用本文提出的部分共享连接(PSC)方式来共同利用DLDA和CNNs的输出特征。亚马逊数据集上的实验表明WCMF-PSC在短文本打分预测任务上超越了当前最好的模型。◆针对长文本所面临的问题,本文提出了基于神经网络的词驱动和上下文意识的融合网络(WCMF-NN)和基于控制函数的词驱动和上下文意识的融合网络(WCMF-CL),其中WCMF-NN采用神经网络方式融合DLDA和CNNs,而WCMF-CL则采用加入控制损失函数的方式。亚马逊数据集上的实验表明这两个模型在长文本打分预测任务上都超越了当前最好的模型。
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