融合深度神经网络和方面感知的可解释推荐方法OA北大核心CSTPCD

为提升推荐结果的准确性和可解释性,提出一种融合深度神经网络和方面感知的可解释推荐方法。针对评分数据的稀疏性问题,综合考虑显式和隐式评分数据,通过深度神经网络的矩阵分解模型学习用户和物品的潜在特征;通过无监督的方面提取模块来学习用户和物品的方面特征;将潜在特征和方面特征统一到预测层进行评分预测;针对生成解释质量低且缺乏个性化的问题,在评分预测的基础上,采用提取的主题词和预定义的神经模板相结合生成推荐理由,提高解释的生成质量。实验表明,提出的方法不仅能准确预测用户对物品的评分,还能够生成具有解释性的推荐理由,且生成的解释质量优于对比方法。