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评论情感分析增强的深度推荐模型

SENTIMENT ANALYSIS ENHANCED DEEP RECOMMENDER SYSTEM

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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 A-nalysis 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.

田添星

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复旦大学软件学院 上海 201203

数据分析与安全实验室 上海 201203

推荐系统 情感分析 协同过滤 深度学习 自然语言处理

2018YFB100440461732004

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.08.038

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(8)
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