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在協(xié)同過濾算法中，基于評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展，但評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題，提出一種聯(lián)合評(píng)論文本層級(jí)注意力和外積的推薦方法（ RHAOR）。采用兩個(gè)并行網(wǎng)絡(luò)，分別處理用戶評(píng)論集和物品評(píng)論集。對評(píng)論文本的內(nèi)容應(yīng)用主題級(jí)注意力機(jī)制，標(biāo)記多組帶有主題信息的單詞（或短語），對評(píng)論集應(yīng)用評(píng)論級(jí)注意力機(jī)制，標(biāo)記有效的評(píng)論。采用外積為用戶偏好和物品特征建立外積交互矩陣，并對此矩陣采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取外積交互特征。將外積交互特征引入改進(jìn)的潛在因子模型（LFM）中，進(jìn)行評(píng)分預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在 Amazon和Yelp數(shù)據(jù)集上，提出的方法在均方根誤差（RMSE）上優(yōu)于傳統(tǒng)基于評(píng)分和評(píng)論的方法。
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