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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种用户情感和意见一致的可解释推荐方法及系统，包括：首先，使用评分预测作为推荐任务，得到学习到的情感矩阵；其次，将情感矩阵转换为意见矩阵，并通过情感‑意见对齐模块使情感矩阵与意见矩阵保持一致；其中，执行负采样以确保学习到的意见矩阵接近真实意见信息；最后，利用基于注意力机制的模型为推荐结果生成解释。通过引入情感‑意见对齐模块，可以让情感和意见信息保持一致，本发明方法提高了可解释推荐系统的性能，丰富生成的解释文本并解决了现有技术中存在的问题。
主权项：1.一种用户情感和意见一致的可解释推荐方法，其特征在于，包括：从电商网站公开的评论数据集中选择不同规模的用户历史评论数据集并对其进行预处理，得到原始用户评论数据；通过对原始用户评论数据进行产品属性和用户意见的提取，得到完整的数据样本，并将数据样本划分为训练集、验证集和测试集；基于训练集构建用户-项目-特征的偏好评分矩阵，将得到结果映射到情感矩阵；基于得到的情感矩阵，经过映射得到相同维度的意见矩阵；构建评分预测目标函数，优化预测的评分使其与真实评分接近；构建意见对齐优化函数，使真实的用户意见信息和预测的意见矩阵保持一致；将对齐后的意见矩阵引入到文本生成模块，将对齐后的意见矩阵和用户及项目的表示作为文本生成模块的输入；文本生成模块基于编码器-解码器的结构，借助注意力机制生成不同的文本序列，并取最大生成概率的序列作为最终结果；通过设置超参数权衡不同部分的权重，得到最优的目标模型表达式；将待解释推荐的数据预处理后通过最优的目标模型表达式，实现推荐与解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种用户情感和意见一致的可解释推荐方法及系统
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