【摘 要】
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每一个评论–评分对反映出不同的用户偏好和商品特征,如何从评论–评分对中挖掘出用户和商品的潜在特征是提高跨域推荐算法性能的关键。因此,本文提出一种基于融合特征动态方
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每一个评论–评分对反映出不同的用户偏好和商品特征,如何从评论–评分对中挖掘出用户和商品的潜在特征是提高跨域推荐算法性能的关键。因此,本文提出一种基于融合特征动态方面表示的跨域推荐模型。根据不同的评论–评分对,利用卷积神经网络(CNN)结合注意力机制(Attention)的方式获取评论–评分对融合特征的动态方面表示,通过这种方式为两个领域学习到更多的用户偏好和商品特征。然后,利用多层感知机(MLP)实现辅助域到目标域中的知识迁移,进行跨域推荐,以解决数据稀疏和冷启动问题。该模型在公开数据集上进行对比实验,通
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