[发明专利]一种基于BERT与用户评论的深度学习可解释推荐方法在审
| 申请号： | 202110901554.9 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113836392A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 孔祥维;唐鑫泽 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BERT与用户评论的深度学习可解释推荐方法。包括以下步骤：首先，分别对用户评论文本数据和物品评论文本数据依次进行数字编码和预处理后，分别获得预处理后的用户评论文本数据和物品评论文本数据；接着利用预训练语言模型分别提取出用户和物品的初始特征向量；再将用户的初始特征向量和物品请求向量以及物品的特征向量和用户请求向量分别一起输入到对应的注意力机制层中进行最终特征的提取，获得用户和物品的最终特征向量；最后分别与用户和物品潜在因子相结合后，获得评论乘积特征并均输入预测层中，输出用户对物品的评分预测。本发明可以在更短的训练时间内达到更好的推荐效果，同时还能产生基于评论的推荐解释。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 用户 评论 深度 学习 可解释 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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