【摘 要】
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随着推荐系统的发展,用户越来越关注推荐结果的个性化以及可解释性。得益于点评功能的完善,用户评论文本作为一种既能表达用户情感态度又隐含服务特征的文本数据,越来越受到推荐系统研究者们的重视。当前,众多研究者开始对用户评论进行情感分析,并将分析结果引入服务推荐工作中。融合用户方面情感的服务推荐系统是将用户和服务的所有历史评论和交互记录作为研究样本,挖掘用户对服务方面的偏好,提取服务的方面特征,通过预测获
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随着推荐系统的发展,用户越来越关注推荐结果的个性化以及可解释性。得益于点评功能的完善,用户评论文本作为一种既能表达用户情感态度又隐含服务特征的文本数据,越来越受到推荐系统研究者们的重视。当前,众多研究者开始对用户评论进行情感分析,并将分析结果引入服务推荐工作中。融合用户方面情感的服务推荐系统是将用户和服务的所有历史评论和交互记录作为研究样本,挖掘用户对服务方面的偏好,提取服务的方面特征,通过预测获得用户潜在感兴趣的服务列表,实现个性化推荐。本文以研究一个餐馆服务推荐系统作为切入点,主要研究工作和贡献如下:（1）针对现有方面情感分类模型CDT无法有效地学习方面词的邻居单词对它的情感极性影响,提出一种改进的情感分类模型ASGAtt-CDT。改进后的模型通过定义一个可调整大小的方面窗口机制,以方面词为根节点进行方面局部子图采样,而后通过图注意力机制学习子图上每个周边单词对方面词的重要度,重要的单词会被赋予更大的权重从而增强方面词的情感极性表示。之后将学习到的方面词图结构信息和方面词重要度信息聚合后输入分类器获得情感分类结果。实验结果证明,在采用局部采样进行注意力学习后,有效地提升了模型的分类精度。（2）在融合用户评论情感的物品推荐系统研究中,现有的推荐模型割裂了用户偏好与物品特征之间的联系,没有考虑到他们之间存在的潜在的、更深层次、范围更广的关联。针对这一不足本文首先提出一种基于规则的异构知识图谱构建方式DUIIH-KG,然后将用户的方面情感作为用户偏好学习的一部分,在DUIIHKG构建的知识图谱中为用户节点表示学习和物品节点表示学习设计不同的信息聚合方式以获得用户和物品的最终表示,并将它们输入到预测函数计算交互概率生成推荐列表,本文将这种推荐模型命名为DKGACN。本文使用Yelp餐馆公共数据集构建一个异构知识图谱,将餐馆服务作为推荐物品,并利用前面提出的方面情感分类模型对评论文本中的方面词进行情感极性标注,将用户对方面的情感分值作为用户偏好表示学习的一部分,使用DKGACN模型在该数据集上进行实验。与其他使用相同数据集的推荐模型对比,验证本文提出的DKGACN模型效果最佳。（3）结合对情感分析模型和对融合用户评论情感的餐馆服务推荐系统算法的研究,本文还完成了一个餐馆服务类的推荐原型系统的设计与开发。在该系统内用户可以搜索餐馆服务,并根据DUIIH-KG中建立的服务关联利用DKGACN生成推荐列表对用户进行个性化推荐。此外用户还可以对餐馆服务进行点评,系统会对评论文本进行方面情感分析并展示分析结果。
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