典型文献
融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法研究
文献摘要：
针对电影推荐领域评论文本信息在传统推荐中未被充分利用,推荐准确度不高的问题,提出一种融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法.首先通过基于自注意力机制的双向门控循环单元神经网络对电影的高质量评论文本进行建模,提取评论文本中的特征,构建电影评论特征矩阵.同时使用隐语义模型对用户评分矩阵进行分解,得到用户潜在兴趣矩阵和电影潜在特征矩阵.最后通过改进的DeepFM融合电影评论特征矩阵和电影潜在特征矩阵得到电影综合得分并形成推荐列表,以达到推荐的目的.实验结果表明,与其他几种电影推荐算法相比,在AUC、F-Score、RMSE上平均提升分别约7.37％、9.32％、8.23％,最高提升分别为 11.60％、15.22％、12.79％.
文献关键词：
推荐算法;门控循环单元;自注意力机制;评分矩阵;隐语义模型
中图分类号：
作者姓名：
张蕗怡;余敦辉
作者机构：
湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062;湖北省教育信息化工程技术中心,武汉430062
文献出处：
引用格式：
[1]张蕗怡;余敦辉-.融合评论文本和评分矩阵的电影推荐算法研究)[J].小型微型计算机系统,2022(10):2063-2069
A类：
B类：
评论文本,评分矩阵,电影推荐,推荐算法,算法研究,文本信息,自注意力机制,双向门控循环单元神经网络,电影评论,评论特征,特征矩阵,隐语义模型,矩阵和,潜在特征,DeepFM,综合得分,列表,Score,RMSE
AB值：
0.231785
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