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| 评论感知的异构变分自编码器推荐模型 | |
| 引用本文： | 刘树栋,张嘉妮,陈旭.评论感知的异构变分自编码器推荐模型[J].清华大学学报(自然科学版),2022(1):88-97. |
| 作者姓名： | 刘树栋 张嘉妮 陈旭 |
| 作者单位： | 1. 中南财经政法大学人工智能法商应用研究中心;2. 中南财经政法大学信息与安全工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学青年基金(61602518)；;国家自然科学面上基金(71872180)；;中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(202151410,2722021BZ040)； |
| 摘 要： | 随着推荐系统的研究与发展,人们越来越关注个性化服务信息的准确推送,而对于推荐中数据稀疏的问题,传统评分信息协同推荐的方法很大程度上不能解决.因此人们将一些上下文信息引入到推荐系统中,而蕴含用户偏好的评论文本信息也被广泛用于缓解数据稀疏和冷启动的问题.自编码器作为一种无监督学习方法,在异常检测、人脸识别、数据增强和数据生... |
| 关 键 词： | 变分自编码器 特征融合 神经网络 推荐系统 评论感知 |