提出一种端到端的基于产品方面的神经网络推荐模型。该模型利用产品方面标签注意力机制，建模了用户偏好和项目特性之间的联系，并对用户和项目采用方面级别的表示，模拟用户与项目间的细粒度交互过程，从而获得更精确和更具解释性的推荐结果。在COAE中文汽车领域数据集和Yelp基准数据集上分别进行实验，结果表明，所提模型的性能明显优于ANR和NARRE模型。
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