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数据分析与知识发现
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融合近邻评论的GRU商品推荐模型
冯勇,刘洋,徐红艳,王嵘冰,张永刚
(辽宁大学 信息学院,辽宁 沈阳 110036)
(吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 吉林省 长春市 130012)
A GRU Product Recommendation Model Incorporating Neighbor Reviews
Feng Yong,Liu Yang,Xu Hongyan,Wang Rongbing,Zhang Yonggang
(College of Information, Liaoning University, Shenyang 110036, China)
(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China)
全文: PDF (803 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的]改进矩阵分解算法,融合近邻评论缓解评论稀疏,提高推荐准确性。

[方法]应用多层感知机改进矩阵分解算法以得到用户和商品的深层非线性特征;处理评论集并深度融合近邻特征与用户特征,表征出更符合用户偏好的特征;基于所得特征预测评分进行推荐。

[结果]在亚马逊数据集上与其他深度模型进行了对比实验,发现准确率、召回率、归一化折损累计增益最多可提升8.3%、22.8%、14.9%。

[局限]未考虑用户给出评论的时间因素,并且忽略可能存在虚假评论的情况。

[结论]改进的矩阵分解算法和融合近邻评论的方法可以有效提升推荐的准确性。

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关键词 推荐模型评分评论稀疏性深度学习     
Abstract

[Objective]Improved matrix factorization algorithm, fusion of neighbor comments to alleviate sparse comments and improve recommendation accuracy.

[Methods]The Multi-layer Perceptron is used to improve the matrix decomposition algorithm to obtain the deep nonlinear features of users and commodities; process the review set and deeply integrate the neighbor features and user features to characterize the features that are more in line with user preferences; and make recommendations based on the obtained feature prediction score.

[Results]Compared with other deep models on the Amazon data set, it is found that the accuracy rate, recall rate, and normalized cumulative loss gain can be increased by up to 8.3%, 22.8%, 14.9%.

[Limitations]The time factor of the user's comment is not considered, and the existence of false comments is ignored.

[Conclusions]Improved matrix factorization algorithm and fusion of neighbor comments can effectively improve the accuracy of recommendations.

Key words Recommendation model    rating    reviews    sparsity    deep learning
     出版日期: 2020-11-24
ZTFLH:  TP302  
  G202  
引用本文:   
冯勇, 刘洋, 徐红艳, 王嵘冰, 张永刚. 融合近邻评论的GRU商品推荐模型 [J]. 数据分析与知识发现, 10.11925/infotech.2096-3467.2020.0328.
Feng Yong, Liu Yang, Xu Hongyan, Wang Rongbing, Zhang Yonggang. A GRU Product Recommendation Model Incorporating Neighbor Reviews . Data Analysis and Knowledge Discovery, 0, (): 1-.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0328      或      http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y0/V/I/1
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