Recensioner information är dominerande för användare att fatta beslut online inköp inom e-handel. Utvärderingarnas användbarhet varierar dock. Vi hävdar att mindre användbara recensioner skadar modellens prestanda, och är också mindre meningsfulla för användarens referens. Medan vissa befintliga modeller utnyttja recensioner för att förbättra prestandan hos recommender system, några av dem anser nyttan av recensioner för rekommendation kvalitet. I detta dokument introducerar vi en ny uppmärksamhetsmekanism för att undersöka nyttan av översyner, och föreslår en neural uppmärksamhet regressionsmodell med översyn-nivå Förklaringar (NARRE) för rekommendation. Speci caley, NARRE kan inte bara förutsäga exakta betyg, men också lära sig nyttan av varje översyn samtidigt. Därför erhålls de mycket användbara granskningarna som ger förklaringar på översynsnivå för att hjälpa användarna att fatta bättre och snabbare beslut. Extensiva experiment på referensdatauppsättningar av Amazon och Yelp om olika domäner visar att den föreslagna NARRE-modellen konsekvent överträffar de senaste rekommendationsstrategierna, inklusive PMF, NMF, SVD++, HFT och DeepCoNN när det gäller bedömningsprognoser, genom den föreslagna uppmärksamhetsmodell som tar hänsyn till översynens användbarhet. Dessutom har de valda granskningarna visat sig vara effektiva när de tar befintliga gransknings-användbarhetsbetyg i systemet som grundsanning. Dessutom visar crowd-sourcing-baserade utvärderingar att NARRE i de flesta fall uppnår lika eller till och med bättre resultat än systemets metod för bedömning av användbarhet vid val av recensioner. Och det är exibelt att ge stor hjälp till de dominerande fallen i verkliga e-handelsscenarier när betygen på granskningsanvändbarhet inte finns tillgängliga i systemet.  CCS-CONCEPTS
Nyligen, neural uppmärksam modeller är också utvecklade för att direkt ranka användarrecensioner för förklaring REF.
Neural Attentional Rating Regression with Review-level Explanations
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}