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傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)依賴人工進行規(guī)則設(shè)計和特征提取，對評論文本內(nèi)容的特征和隱信息的提取能力有限。針對該問題，融合注意力機制并基于深度學(xué)習(xí)對推薦系統(tǒng)進行改進，提出一種對評論文本深度建模的推薦方法。使用詞嵌人模型表達數(shù)據(jù)集評論中的語義，引人注意力機制對輸人內(nèi)容進行重新賦權(quán)，通過并行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘用戶和項目評論數(shù)據(jù)中的隱含特征，將兩組特征耦合輸人并采用因子分解機進行評分預(yù)測，得到推薦結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法可有效提高推薦準(zhǔn)確率，均方誤差較 Deepconn方法提升2%以上。
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