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一种基于产品方面的神经网络推荐模型
文献摘要：
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.
文献关键词：
推荐模型;文本评论;细粒度;方面标签
中图分类号：
作者姓名：
王素格;刘宇飞;李旸;符玉杰;郑建兴
作者机构：
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;山西财经大学金融学院 山西太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]王素格;刘宇飞;李旸;符玉杰;郑建兴-.一种基于产品方面的神经网络推荐模型)[J].郑州大学学报（理学版）,2022(01):48-53
A类：
方面标签,COAE,NARRE
B类：
推荐模型,端到端,标签注意力机制,用户偏好,项目特性,方面级别,拟用,细粒度,解释性,汽车领域,Yelp,基准数据集,ANR,文本评论
AB值：
0.371916
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