一种基于产品方面的神经网络推荐模型

摘要：

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.

关键词：推荐模型;文本评论;细粒度;方面标签

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省重点研发计划项目

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53