典型文献
融合评论文本特征和评分图卷积表示的推荐模型
文献摘要：
为了充分利用评分的有效信息,并进一步研究评论的重要性,提出了一种融合评论文本特征和评分图卷积表示的推荐模型,利用图卷积编码学习用户和商品在评分上的特征表示,结合文本卷积特征,使用注意力机制来区分评论的重要性,然后通过隐因子模型把在评论和评分上学习到的特征表示融合产生推荐.在亚马逊公开数据集上的实验结果表明,提出的模型显著优于现有的模型,证明了提出的模型的有效性.
文献关键词：
推荐模型;图卷积编码;注意力机制;隐因子模型
中图分类号：
作者姓名：
冯海林;张潇;刘同存
作者机构：
浙江农林大学数学与计算机科学学院,浙江 杭州 311300
文献出处：
引用格式：
[1]冯海林;张潇;刘同存-.融合评论文本特征和评分图卷积表示的推荐模型)[J].通信学报,2022(03):164-171
A类：
隐因子模型
B类：
评论文本,文本特征,推荐模型,有效信息,图卷积编码,习用,特征表示,卷积特征,注意力机制,亚马逊,公开数据集
AB值：
0.203507
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