【摘 要】
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推荐系统的评论文本作为用户问题、建议、态度的载体,对挖掘用户偏好极具价值。深度协同神经网络DeepCoNN,转换网络TransNets和神经评分回归贴士生成模型NRT等均使用评论文本
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推荐系统的评论文本作为用户问题、建议、态度的载体,对挖掘用户偏好极具价值。深度协同神经网络DeepCoNN,转换网络TransNets和神经评分回归贴士生成模型NRT等均使用评论文本来预测用户偏好,TransNets和NRT还使用评论为用户提供解释文本。但上述模型没有区分评论的重要程度,导致不重要的评论形成“噪音”,影响了用户偏好预测的精确度和解释文本的质量。本文提出了一种基于评论文本的多任务算法ERR,针对评论“噪音”问题,根据评论的重要程度赋予不同的权重,减轻评论“噪音”的干扰;针对推荐可解释性问题,根据用户对不同项目的评论和项目收到不同用户的评论构建一个序列到序列的推荐解释生成模型,同时使用本文提出的评论降噪方法提高生成的解释文本质量。在三个不同领域数据集上将TransNets和DeepCoNN与ERR进行预测用户偏好的对比,实验结果表明ERR的预测精确度相比二者平均提升了2.5%-5%,并且在更为稀疏的数据集上提升幅度更大;在TransNets和NRT与ERR进行生成解释文本的对比中,ERR的生成文本相似度有着约20%的平均提升,且生成的解释文本实例具有较好的概括性和可读性。
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