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傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)依賴人工進(jìn)行規(guī)則設(shè)計(jì)和特征提取，對(duì)評(píng)論文本內(nèi)容的特征和隱信息的提取能力有限。針對(duì)該問(wèn)題，融合注意力機(jī)制并基于深度學(xué)習(xí)對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，提出一種對(duì)評(píng)論文本深度建模的推薦方法。使用詞嵌人模型表達(dá)數(shù)據(jù)集評(píng)論中的語(yǔ)義，引人注意力機(jī)制對(duì)輸人內(nèi)容進(jìn)行重新賦權(quán)，通過(guò)并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘用戶和項(xiàng)目評(píng)論數(shù)據(jù)中的隱含特征，將兩組特征耦合輸人并采用因子分解機(jī)進(jìn)行評(píng)分預(yù)測(cè)，得到推薦結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可有效提高推薦準(zhǔn)確率，均方誤差較 Deepconn方法提升2%以上。
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