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融合评论文本与评分交互特征的推荐方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第2期44卷 393-399页; 作者：陈丽琼范国庆毕晓钰郭坤上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海市行政管理学校计算机系上海201803; 为缓解协同过滤推荐算法中评分数据稀疏问题对推荐结果的影响,提出一种融合文本评论和用户评分交互的推荐算法。通过将用户和商品评论各自潜在主题向量与用户、商品的潜在因子向量进行融合并各自进行评分,经过动态线性加权融合做出整体...; 为缓解协同过滤推荐算法中评分数据稀疏问题对推荐结果的影响,提出一种融合文本评论和用户评分交互的推荐算法。通过将用户和商品评论各自潜在主题向量与用户、商品的潜在因子向量进行融合并各自进行评分,经过动态线性加权融合做出整体评分预测。在公开的多组数据集上,以推荐结果的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)为评估指标进行实验验证。实验结果表明,提出算法可以更好地刻画用户偏好和商品特征,有效缓解了评论数据稀疏性影响,提高推荐结果的准确性。; 来源：详细信息评论

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