多层次场景感知评分预测研究

作者：郭望; 胡文心; 吴雯; 贺樑; 窦亮

来源：计算机应用与软件, 2019, 36(08): 145-154.

• 推荐
• 评分预测
• 基于评论的推荐
• 层次化建模

近年来,评论在电商等网络平台中起着越来越重要的作用。充分利用评论信息,可以更好地理解用户兴趣和物品性质,提升推荐系统的性能。但是,现有的基于评论的推荐模型都只在"单词"层面或"评论"层面之一建模,且没有考虑交互场景对用户兴趣和物品性质的影响。因此提出一个新模型SCRM(Scene Context-aware Rating Prediction at Muti-level),同时在两个层面层次化、细粒度地抽取相关特征;在"评论"层面加入了场景上下文信息,突出当前场景中起主要影响的因素。在来自Amazon的不同领域上的四个公开数据集上进行了实验,结果显示基于均方误差SCRM整体上显著地超过了最先进的方法,包括MF、DeepCoNN、D-ATT和NARRE。

• 单位
  国家新闻出版广电总局; 华东师范大学