ABSTRACT Med tillkomsten av webbteknik blir användargenererade textrecensioner allt mer samlade på många e-handelswebbplatser. Dessa recensioner innehåller inte bara användarkommentarer om olika aspekter av produkterna utan också de användarkänslor som är förknippade med aspekterna. Även om dessa användarkänslor fungerar som viktig sidoinformation för att förbättra prestandan hos recommender system, de flesta befintliga metoder bortser från att fullt ut utnyttja dem i att modellera den finkorniga användarobjekt interaktion för att förbättra recommender systemprestanda. Därför föreslår detta dokument en känsla-medveten djuprekommendation system med neural uppmärksamhet nätverk (SDRA), som kan fånga både aspekter av produkter och de underliggande användarkänslor som är förknippade med aspekter för att förbättra rekommendationssystemets prestanda. Särskilt, en semi-övervakad ämnesmodell är utformad för att extrahera aspekter av produkten och tillhörande känslor lexikon från användaren text recensioner, som sedan införlivas i en långsiktig korttidsminne (LSTM) kodare via en interaktiv neural uppmärksamhet mekanism för bättre lärande av användaren och objekt känsla-medveten representation. Dessutom införs en co-attention mekanism för att bättre modellera den finkorniga användar-punkt interaktionen för att förbättra prediktiva prestanda. De omfattande experimenten på olika dataset visade att vår föreslagna SDRA-modell kan uppnå bättre resultat jämfört med grundscenariot. INDEX TERMS Rekommenderar system, LSTM, djupinlärning, användarkänsla, neural uppmärksamhet mekanism, neural co-attention.
Da'u och Salim REF föreslog känslomedveten djuprekommendator system med neural uppmärksamhet nätverk (SDRA) som använder aspekt baserad känsla analys för att förbättra rekommendation accuracies.
Sentiment-Aware Deep Recommender System With Neural Attention Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}