【摘 要】
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信息时代,互联网行业迅猛发展,大量信息交换给人们带来方便的同时也出现了信息过载现象,导致人们很难快速寻找出自己需要的事物。虽然推荐系统的广泛应用有效缓解了这一难题,但是数据稀疏性、冷启动和可解释性等问题始终限制着推荐系统的发展。本文围绕融合辅助信息缓解传统推荐算法存在的数据稀疏性问题展开研究。针对评论文本信息挖掘不充分、不准确,以及单一信息无法全面精准挖掘用户兴趣偏好等问题,提出相应的解决方案。本
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信息时代,互联网行业迅猛发展,大量信息交换给人们带来方便的同时也出现了信息过载现象,导致人们很难快速寻找出自己需要的事物。虽然推荐系统的广泛应用有效缓解了这一难题,但是数据稀疏性、冷启动和可解释性等问题始终限制着推荐系统的发展。本文围绕融合辅助信息缓解传统推荐算法存在的数据稀疏性问题展开研究。针对评论文本信息挖掘不充分、不准确,以及单一信息无法全面精准挖掘用户兴趣偏好等问题,提出相应的解决方案。本文主要工作如下:（1）为了缓解数据稀疏性问题,本文引入用户-物品评论文本作为辅助信息,构建了融合评分与评论的深度评分预测模型（Deep Model Combining Rating and Review,DMRR）。一方面,针对传统文本特征提取方法忽略上下文关系的问题,结合了CNN与GRU进行文本信息特征提取。另一方面,考虑不同物品评论之间以及不同用户评论之间语义信息的差异性,利用评分数据引入物品可推荐度与用户偏好程度,使评论文本特征有效得到增强。（2）面对交互数据极其稀疏的情况,单一辅助信息可能无法很好地构建用户偏好模型和物品属性模型。因此,本文将评论文本与用户历史行为序列同时引入,构建了多辅助信息融合的深度推荐模型（Deep Model of Multi-auxiliary Information Fusion,MAIF）。首先,对评论文本、用户历史行为序列以及评分矩阵分别建模,获取相应的特征向量。其次,利用线性加权和的方式,对特征进行有效融合。最后,通过推荐算法实现评分预测。在对所提出的模型给出必要的理论分析基础上,本文使用Amazon子数据集和Yelp数据集进行实验验证。理论分析与实验结果均表明,该模型与已有的相关模型相比较,有效地提高了评分预测准确性。
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