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摘 要:在基于评论的推荐算法中,文本特征通常会在训练中发生损失,导致最后的特征交互不足,影响推荐效果。为了获取包含更多信息的文本特征,得到更准确的预测值,文章提出一种基于评论的多特征融合深度协同推荐算法。该算法首先对评论文本进行预处理,然后通过由卷积文本网络和双向GRU网络构成的C&G模块进行多特征提取,同时引入注意力机制,最后在融合层进行融合预测。(剩余7664字)
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一种基于评论的多特征融合深度协同推荐算法
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