【摘 要】
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提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型.该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果.在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型.
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院 山西太原 030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 山西太原 030006;山西大学计算机与信息技术学院 山西太原 030006;山西财经大学金融学院
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提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型.该模型利用产品方面标签注意力机制,建模了用户偏好和项目特性之间的联系,并对用户和项目采用方面级别的表示,模拟用户与项目间的细粒度交互过程,从而获得更精确和更具解释性的推荐结果.在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验,结果表明,所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型.
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