基于评论细粒度观点的跨域推荐模型.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO模型定义模型应用场景模型优势PARTTHREE评论细粒度观点的提取评论细粒度观点的表示方法评论细粒度观点的相似度计算PARTFOUR跨域推荐的数据预处理跨域推荐的相似度计算跨域推荐的排序算法跨域推荐的反馈机制PARTFIVE实验数据集介绍实验方法与评价指标实验结果对比分析结果讨论与优化方向PARTSIX模型在电商领域的应用模型在电影推荐领域的应用模型在金融领域的应用未来研究方向与挑战THANKYOU
基于评论挖掘的跨域推荐问题研究.docx
基于评论挖掘的跨域推荐问题研究标题:基于评论挖掘的跨域推荐问题研究摘要:跨域推荐是推荐系统中一个重要的问题,其目标是通过挖掘不同领域或不同平台的评论数据,为用户提供跨域的个性化推荐。本文基于评论挖掘的跨域推荐问题展开研究,分析了该问题的挑战和解决思路,提出了一种基于评论挖掘的跨域推荐算法,并通过实验验证了其有效性。1.引言推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段,在电子商务、社交媒体等领域得到广泛应用。然而,传统的推荐系统往往局限于单个领域或平台,无法为用户提供跨域的个性化推荐。因此,跨域推荐问题成为目前推
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本发明属于跨域推荐技术领域,公开了基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统,该方法包括源数据的预处理、抽离评论信息的共性表征、学习用户和物品的嵌入表征、用户嵌入表征的跨域迁移和冷启动跨域推荐的步骤,本发明充分利用评论信息在辅助域和目标域的共性表征开展嵌入表征的迁移,提高嵌入表征的泛化性;在多域表征融合时,应用堆叠变分自编码机作为融合架构,提升了多视角信息融合的合理性。
面向电商评论细粒度观点挖掘的拓展主题模型研究.docx
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基于主题情感混合模型的细粒度观点挖掘.docx
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