说明:我们提出了意见建议,这是一项新颖的任务,可以结合特定用户对某产品的评价分数来共同生成某条评价,而该评价分数不会被该用户评价,而其他用户则对该产品已有评价,以及该用户给予的评价已给予其他产品。 意见推荐的一个特征是依赖于多个数据源进行多任务联合学习。 我们使用单个神经网络对用户和产品进行建模,并使用深度存储网络生成自定义的产品表示,从中共同构建自定义的评分和评论。 结果表明,与Yelp自己的评分相比,我们的意见推荐系统所提供的评分更接近Yelp.com数据上的真实用户评分。 与多个管道基线相比,我
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