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在協(xié)同過濾算法中，基于評分數(shù)據(jù)的矩陣分解方法得到廣泛應用和發(fā)展，但評分數(shù)據(jù)稀疏性問題影響了該方法的推薦質(zhì)量。針對此問題，提出一種聯(lián)合評論文本層級注意力和外積的推薦方法（ RHAOR）。采用兩個并行網(wǎng)絡，分別處理用戶評論集和物品評論集。對評論文本的內(nèi)容應用主題級注意力機制，標記多組帶有主題信息的單詞（或短語），對評論集應用評論級注意力機制，標記有效的評論。采用外積為用戶偏好和物品特征建立外積交互矩陣，并對此矩陣采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取外積交互特征。將外積交互特征引入改進的潛在因子模型（LFM）中，進行評分預測。實驗結(jié)果表明，在 Amazon和Yelp數(shù)據(jù)集上，提出的方法在均方根誤差（RMSE）上優(yōu)于傳統(tǒng)基于評分和評論的方法。
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