评论情感分析增强的深度推荐模型

田添星

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评论情感分析增强的深度推荐模型

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传统推荐模型缺乏对单篇评论文本的准确理解,影响了推荐的性能。因此,提出SERS(Sentiment Analysis Enhanced Recommender System)。该模型通过情感分析任务建立对评论文本的理解,从而根据评论抽取准确的用户偏好与物品属性,辅助神经协同过滤网络预测用户对物品的评分。通过在真实数据集上的实验,证明了该方法比已有的相关方法拥有更好的推荐性能。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第8期|258-264|共7页
作者
田添星;
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作者单位

复旦大学软件学院;

数据分析与安全实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
推荐系统; 情感分析; 协同过滤; 深度学习; 自然语言处理;

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