【摘 要】
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现有评论文本推荐方法多使用静态词向量技术获取评论嵌入,但单词多义性会对语义理解产生偏差,且特征拼接策略无法平衡用户和商品特征对推荐结果的影响.为此,提出了基于评论文本的自适应特征提取推荐模型.该模型使用动态词嵌入预训练模型BERT解决多义性问题,结合Bi-GRU与注意力机制的双向特征提取增强特征表达能力,并以自适应特征拼接机制平衡用户和商品特征在交互时的贡献程度.实验结果表明,该模型在6个亚马逊数据集上均方误差值最低为0.678,相比最优基准模型性能平均提高了2.42％,有效改善评论文本中单词多义性问题对
【机 构】
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山东建筑大学计算机科学与技术学院,山东济南250101
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现有评论文本推荐方法多使用静态词向量技术获取评论嵌入,但单词多义性会对语义理解产生偏差,且特征拼接策略无法平衡用户和商品特征对推荐结果的影响.为此,提出了基于评论文本的自适应特征提取推荐模型.该模型使用动态词嵌入预训练模型BERT解决多义性问题,结合Bi-GRU与注意力机制的双向特征提取增强特征表达能力,并以自适应特征拼接机制平衡用户和商品特征在交互时的贡献程度.实验结果表明,该模型在6个亚马逊数据集上均方误差值最低为0.678,相比最优基准模型性能平均提高了2.42％,有效改善评论文本中单词多义性问题对推荐结果的影响,自适应特征拼接机制有效平衡了用户和商品特征各自的重要程度,提高了预测评分精度.
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