Personalized Recommendation Method Based on Rating Matrix and Review Text
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In recent years, the algorithm based on review text has been widely used in recommendation systems, which can help mitigate the effect of sparsity in rating data within recommender algorithms. Existing methods typically employ a uniform model for capturing user and item features, but they are limited to the shallow feature level, and the user's personalized preferences and deep features of the item have not been fully explored, which may affect the relationship between the two representations learned by the model. The deeper relationship between them will affect the prediction results. Consequently, we propose a personalized recommendation method based on the rating matrix and review text denoted PRM‐RR, which is used to deeply mine user preferences and item characteristics. In the process of processing the comment text, we employ ALBERT to obtain vector representations for the words present in the review text firstly. Subsequently, taking into account that significant words and reviews bear relevance not solely to the review text but also to the user's individualized preferences, the proposed personalized attention module synergizes the user's personalized preference information with the review text vector, thereby engendering an enriched review‐based user representation. The fusion of the user's review representation and rating representation is accomplished through the feature fusion module using cross‐modal attention, yielding the final user representation. Lastly, we employ a factorization machine to predict the user's rating for the item, thereby facilitating the recommendation process. Experimental results on three benchmark datasets show that our method outperforms the baseline algorithm in all cases, demonstrating that our method effectively improves the performance of recommendations. The code is available at https://github.com/ZehuaChenLab/PRM‐RR .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle