融合评论内容学习的推荐模型研究
这是一篇关于推荐列表,评分预测,用户评论,序列推荐,用户历史行为的论文, 主要内容为在信息爆炸时代,推荐系统被广泛的研究并应用于发现用户偏好。评论通常反映用户语义信息,并在建立用户偏好模型方面发挥重要作用。然而现有大多数基于评论的推荐方法仍存在一些问题,例如大部分利用用户评论来构建用户特征时,并没有注意到不同的词语对建模用户特征的重要性区别,大部分推荐模型缺乏考虑时间因素对推荐模型的影响,降低了推荐性能。为了解决以上问题,本文提出两种新颖的模型,具体研究内容如下:为了区别每条评论词汇对构成用户或者物品特征的重要程度,更准确的构建用户和物品特征进行交互,对用户—项目的评分预测的准确率做出提升,本文提出了基于用户和项目的特征交互的评分预测模型(FLTRS)。首先,该模型使用基于交互的方法将评分预测问题建模为文本匹配问题。在嵌入层为每个特征学习多个不同的嵌入向量,使用修正余弦相似度计算方法余弦相似度公式来计算用户评论和项目收到的评论的词向量之间的相似度,学习用户长期偏好特征;其次,使用压缩刺激网络对用户偏好矩阵进行重新加权,学习偏好矩阵中每个元素的不同权重,并将重新加权后的矩阵送入CNN框架以获得输出。序列推荐是在传统推荐方法的基础上将用户与项目交互的时间因素考虑进来为用户推荐会与之交互的项目。传统推荐模型缺乏考虑用户行为序列中多种上下文信息的变化趋势,未能准确构建用户动态偏好特征。为了解决这个问题,本文提出了融合评分信息的序列推荐模型(SRMFS)。首先,引入用户历史行为序列作为输入,为了防止信息外泄,训练能实现预期目的的双向模型,采用Cloze目标进行序列推荐,并且提出利用双向深度自我注意力机制来模拟用户的行为序列,并且对用户行为序列中的随机掩码项相邻项所包含的上下文信息进行综合处理来预测序列中的任意掩码项。在预测阶段,将掩码目标项目放到序列末尾,经过训练后得到下一时刻用户与目标项目交互的概率,再融合第三章学习到的用户长期偏好特征后对目标用户的预测评分,得到该项目的推荐值,根据推荐值降序排序形成推荐列表。本文在Amazon和Yelp这两个公开的数据集上对FLTRS模型和SRMFS模型进行了大量实验,结果显示本文提出的模型效果相较于最新的模型具有很大优势。
基于用户评论数据挖掘的网商信用度实证研究
这是一篇关于用户评论,网商信用度,数据挖掘,主题挖掘的论文, 主要内容为伴随电子商务的飞速发展,用户对网上购物的需求推动了电商平台的崛起。网络中交易的虚拟性使得买家与卖家之间缺乏信任并存在风险,信用问题已成为阻碍电子商务进一步发展的瓶颈。研究网商信用度影响因素,为网商的商品质量提升、品牌推广、改善自身服务等提供参考,以期望促进电商平台的发展。本文以用户评论作为数据源,运用主题挖掘的方法确定网商信用影响因素,运用决策树和贝叶斯分方法将可能影响网商信用度的13个因素与用户对网商信用度是否满意的潜在关系进行分析。研究发现,一级影响因素商品信用是其中影响最为显著的因素,二级影响因素商品质量是影响网商信用度的决定因素,而后依次是售后服务,送货速度,电商平台品牌信用,配送准确度、发货及时度、商品品牌信用、在线客服服务、商品及包装完好度、商品价格、商品外观,其余2个因素的影响效果并不明显。从而为用户评论的挖掘与电子商务信用的研究提供一定的参考。
基于用户评论分析的推荐系统设计与实现
这是一篇关于推荐系统,用户评论,情感分析,主题模型的论文, 主要内容为在电子商务领域,随着信息过载问题的出现,推荐系统得到了广泛的应用。如今的推荐系统主要通过分析用户的评分数据来进行推荐,忽略了用户评论在推荐过程中的重要作用,从而影响了推荐结果的准确性,针对此问题,本文主要进行了以下研究:(1)提出了基于统计优化的情感分析算法和基于语义选择的情感分析算法,并将情感分析结果进行量化处理,使用量化后的结果进行评分预测,实现了对用户评论的自动化情感分析与评分预测。(2)提出了一种基于主题模型的用户评论推荐方法,使用主题模型对用户评论进行分析,得到评论的主题分布和用户的主题分布偏好,通过计算用户的主题分布偏好和每一条评论主题分布间的距离,并结合评论的支持度对评论列表进行重排序,对评论进行个性化推荐。(3)提出了一种基于用户评论的商品相似度计算方法,通过使用主题模型分析用户评论,得到每件商品的主题分布特征,利用商品的主题分布特征进行商品相似度的计算,并将得到的商品相似度应用在协同过滤中进行基于商品的协同过滤推荐。(4)提出了一种基于用户评论和评分的商品推荐方法,使用用户评论的情感分析结果对评分进行修正,生成扩展评分,基于扩展评分进行协同过滤推荐,并使用用户的主题分布偏好与商品的主题分布特征进行主题分布距离计算,结合用户与商品间的主题分布距离对推荐列表进行优化,得到最终的推荐结果。本文通过对用户评论进行深入分析,将用户评论与协同过滤推荐相融合,设计实现了基于用户评论的推荐系统。
融合评论内容学习的推荐模型研究
这是一篇关于推荐列表,评分预测,用户评论,序列推荐,用户历史行为的论文, 主要内容为在信息爆炸时代,推荐系统被广泛的研究并应用于发现用户偏好。评论通常反映用户语义信息,并在建立用户偏好模型方面发挥重要作用。然而现有大多数基于评论的推荐方法仍存在一些问题,例如大部分利用用户评论来构建用户特征时,并没有注意到不同的词语对建模用户特征的重要性区别,大部分推荐模型缺乏考虑时间因素对推荐模型的影响,降低了推荐性能。为了解决以上问题,本文提出两种新颖的模型,具体研究内容如下:为了区别每条评论词汇对构成用户或者物品特征的重要程度,更准确的构建用户和物品特征进行交互,对用户—项目的评分预测的准确率做出提升,本文提出了基于用户和项目的特征交互的评分预测模型(FLTRS)。首先,该模型使用基于交互的方法将评分预测问题建模为文本匹配问题。在嵌入层为每个特征学习多个不同的嵌入向量,使用修正余弦相似度计算方法余弦相似度公式来计算用户评论和项目收到的评论的词向量之间的相似度,学习用户长期偏好特征;其次,使用压缩刺激网络对用户偏好矩阵进行重新加权,学习偏好矩阵中每个元素的不同权重,并将重新加权后的矩阵送入CNN框架以获得输出。序列推荐是在传统推荐方法的基础上将用户与项目交互的时间因素考虑进来为用户推荐会与之交互的项目。传统推荐模型缺乏考虑用户行为序列中多种上下文信息的变化趋势,未能准确构建用户动态偏好特征。为了解决这个问题,本文提出了融合评分信息的序列推荐模型(SRMFS)。首先,引入用户历史行为序列作为输入,为了防止信息外泄,训练能实现预期目的的双向模型,采用Cloze目标进行序列推荐,并且提出利用双向深度自我注意力机制来模拟用户的行为序列,并且对用户行为序列中的随机掩码项相邻项所包含的上下文信息进行综合处理来预测序列中的任意掩码项。在预测阶段,将掩码目标项目放到序列末尾,经过训练后得到下一时刻用户与目标项目交互的概率,再融合第三章学习到的用户长期偏好特征后对目标用户的预测评分,得到该项目的推荐值,根据推荐值降序排序形成推荐列表。本文在Amazon和Yelp这两个公开的数据集上对FLTRS模型和SRMFS模型进行了大量实验,结果显示本文提出的模型效果相较于最新的模型具有很大优势。
融合评论内容学习的推荐模型研究
这是一篇关于推荐列表,评分预测,用户评论,序列推荐,用户历史行为的论文, 主要内容为在信息爆炸时代,推荐系统被广泛的研究并应用于发现用户偏好。评论通常反映用户语义信息,并在建立用户偏好模型方面发挥重要作用。然而现有大多数基于评论的推荐方法仍存在一些问题,例如大部分利用用户评论来构建用户特征时,并没有注意到不同的词语对建模用户特征的重要性区别,大部分推荐模型缺乏考虑时间因素对推荐模型的影响,降低了推荐性能。为了解决以上问题,本文提出两种新颖的模型,具体研究内容如下:为了区别每条评论词汇对构成用户或者物品特征的重要程度,更准确的构建用户和物品特征进行交互,对用户—项目的评分预测的准确率做出提升,本文提出了基于用户和项目的特征交互的评分预测模型(FLTRS)。首先,该模型使用基于交互的方法将评分预测问题建模为文本匹配问题。在嵌入层为每个特征学习多个不同的嵌入向量,使用修正余弦相似度计算方法余弦相似度公式来计算用户评论和项目收到的评论的词向量之间的相似度,学习用户长期偏好特征;其次,使用压缩刺激网络对用户偏好矩阵进行重新加权,学习偏好矩阵中每个元素的不同权重,并将重新加权后的矩阵送入CNN框架以获得输出。序列推荐是在传统推荐方法的基础上将用户与项目交互的时间因素考虑进来为用户推荐会与之交互的项目。传统推荐模型缺乏考虑用户行为序列中多种上下文信息的变化趋势,未能准确构建用户动态偏好特征。为了解决这个问题,本文提出了融合评分信息的序列推荐模型(SRMFS)。首先,引入用户历史行为序列作为输入,为了防止信息外泄,训练能实现预期目的的双向模型,采用Cloze目标进行序列推荐,并且提出利用双向深度自我注意力机制来模拟用户的行为序列,并且对用户行为序列中的随机掩码项相邻项所包含的上下文信息进行综合处理来预测序列中的任意掩码项。在预测阶段,将掩码目标项目放到序列末尾,经过训练后得到下一时刻用户与目标项目交互的概率,再融合第三章学习到的用户长期偏好特征后对目标用户的预测评分,得到该项目的推荐值,根据推荐值降序排序形成推荐列表。本文在Amazon和Yelp这两个公开的数据集上对FLTRS模型和SRMFS模型进行了大量实验,结果显示本文提出的模型效果相较于最新的模型具有很大优势。
融合评论内容学习的推荐模型研究
这是一篇关于推荐列表,评分预测,用户评论,序列推荐,用户历史行为的论文, 主要内容为在信息爆炸时代,推荐系统被广泛的研究并应用于发现用户偏好。评论通常反映用户语义信息,并在建立用户偏好模型方面发挥重要作用。然而现有大多数基于评论的推荐方法仍存在一些问题,例如大部分利用用户评论来构建用户特征时,并没有注意到不同的词语对建模用户特征的重要性区别,大部分推荐模型缺乏考虑时间因素对推荐模型的影响,降低了推荐性能。为了解决以上问题,本文提出两种新颖的模型,具体研究内容如下:为了区别每条评论词汇对构成用户或者物品特征的重要程度,更准确的构建用户和物品特征进行交互,对用户—项目的评分预测的准确率做出提升,本文提出了基于用户和项目的特征交互的评分预测模型(FLTRS)。首先,该模型使用基于交互的方法将评分预测问题建模为文本匹配问题。在嵌入层为每个特征学习多个不同的嵌入向量,使用修正余弦相似度计算方法余弦相似度公式来计算用户评论和项目收到的评论的词向量之间的相似度,学习用户长期偏好特征;其次,使用压缩刺激网络对用户偏好矩阵进行重新加权,学习偏好矩阵中每个元素的不同权重,并将重新加权后的矩阵送入CNN框架以获得输出。序列推荐是在传统推荐方法的基础上将用户与项目交互的时间因素考虑进来为用户推荐会与之交互的项目。传统推荐模型缺乏考虑用户行为序列中多种上下文信息的变化趋势,未能准确构建用户动态偏好特征。为了解决这个问题,本文提出了融合评分信息的序列推荐模型(SRMFS)。首先,引入用户历史行为序列作为输入,为了防止信息外泄,训练能实现预期目的的双向模型,采用Cloze目标进行序列推荐,并且提出利用双向深度自我注意力机制来模拟用户的行为序列,并且对用户行为序列中的随机掩码项相邻项所包含的上下文信息进行综合处理来预测序列中的任意掩码项。在预测阶段,将掩码目标项目放到序列末尾,经过训练后得到下一时刻用户与目标项目交互的概率,再融合第三章学习到的用户长期偏好特征后对目标用户的预测评分,得到该项目的推荐值,根据推荐值降序排序形成推荐列表。本文在Amazon和Yelp这两个公开的数据集上对FLTRS模型和SRMFS模型进行了大量实验,结果显示本文提出的模型效果相较于最新的模型具有很大优势。
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