Befintliga recommender system överväga de olika aspekterna av objekt för att ge korrekta rekommendationer. Olika användare lägger olika vikt vid dessa aspekter som kan ses som en preferens/attention vikt vektor. De flesta befintliga recommender system antar att för en individ, denna vektor är densamma för alla objekt. Detta antagande är dock ofta ogiltigt, särskilt när man överväger en användares interaktioner med objekt med olika egenskaper. För att ta itu med detta problem, i detta dokument, utvecklar vi en ny aspekt-medveten rekommendationsmodell som heter A 3 NCF, som kan fånga de olika aspekter uppmärksamhet som en användare betalar för olika objekt. Speciellt designar vi en ny ämnesmodell för att extrahera användarpreferenser och objektegenskaper från granskningstexter. De används sedan för att 1) vägleda representation inlärning av användare och objekt, och 2) fånga en användares särskilda uppmärksamhet på varje aspekt av den riktade objekt med ett uppmärksamhet nätverk. Genom omfattande experiment på flera storskaliga datauppsättningar visar vi att vår modell överträffar de toppmoderna utvärderings-medvetna recommender-systemen i kreditvärderingsprognoserna.
I REF utvecklar en A 3 NCF-modell en ny ämnesmodell för att extrahera både användar- och objektfunktioner från recensioner för att vägleda den aspect-aware representationsinlärning och introducerar ett uppmärksamhetsnätverk för att fånga de olika uppmärksamhetsvektorerna för varje specifikt användarobjektpar.
A^3NCF: An Adaptive Aspect Attention Model for Rating Prediction
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}