[发明专利]基于文本处理的方面级可解释深度网络评分预测推荐方法有效
| 申请号： | 202011038985.9 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112182156B | 公开（公告）日： | 2023-02-07 |
| 发明（设计）人： | 张天蔚;程志勇;舒明雷;董祥军 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/9535;G06F16/9536;G06F40/284;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250399 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于文本处理的方面级可解释深度网络评分预测推荐方法，通过深入挖掘用户与物品之间在方面级层面上的关联，从而进行精准的、可解释强的评分预测工作，方面级指的就是用户对物品作出评价时所关注的角度。通过深入挖掘用户与物品之间在方面级层面上的关联，可以有效刻画该用户的关注习惯，亦可以从多种角度描述该物品，这些最终都可以体现到评论的文本内容中，被人们直观的理解。在传统的协同过滤推荐思想之上，利用卷积神经网络抽取评论文本中的特征向量作为辅助信息参与评分预测推荐，提升了评分预测推荐效果，从而提高了推荐系统的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 文本 处理 方面 可解释 深度 网络 评分 预测 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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