[发明专利]一种基于词驱动和上下文感知的评论推荐矩阵分解方法在审
| 申请号： | 201910069087.0 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109903083A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 蔡剑锋;王倩倩;孙忆南 | 申请（专利权）人： | 深圳市四佳一实业有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 | 代理人： | 赵娜 |
| 地址： | 518129 广东省深圳市龙岗区坂田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词驱动和上下文感知的评论推荐矩阵分解方法。该方法包括如下步骤：利用潜在狄利克雷分布获得评论的低级主题分布向量；将评论的低级主题分布向量输入到深度潜在狄利克雷分布网络获得词驱动评论表示向量；利用卷积神经网络获得评论的上下文感知评论表示向量；将词驱动评论表示向量和上下文感知评论表示向量输入到部分共享级联模块，输出词驱动和上文感知评论表示向量；将生成的词驱动和上下文感知评论表示结合到概率矩阵分解(PMF)中进行推荐。利用本发明实施例，能够捕获商品评论的词频特征，有效提高短评论的商品的评分预测准确性，使得模型效果明显优于其他评论推荐模型，具有很大的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 评论 向量 上下文感知 驱动 矩阵分解 主题分布 卷积神经网络 词频 分布网络 概率矩阵 级联模块 模型效果 商品评论 捕获 感知 分解 输出 共享 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于词驱动和上下文感知的评论推荐矩阵分解方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用潜在狄利克雷分布获得评论的低级主题分布向量；(2)将评论的低级主题分布向量输入到深度潜在狄利克雷分布网络获得词驱动评论表示向量；(3)利用卷积神经网络获得评论的上下文感知评论表示向量；(4)将词驱动评论表示向量和上下文感知评论表示向量输入到部分共享级联模块，输出词驱动和上文感知评论表示向量；(5)将词驱动和上文感知评论表示向量加入高斯噪声作为商品表示向量，所有商品表示向量合并成商品表示矩阵；(6)通过先验生成用户表示矩阵；(7)将用户表示矩阵和商品表示矩阵进行概率矩阵分解，得到用户对商品的评分矩阵用于推荐。
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