1.解决问题
2.创新点
1.对同义和相似的aspect进行交互,解决aspect稀疏性
2.引入注意力机制,分析用户面对不同产品时对aspect的不同关注度
3.重点
1.使用注意力机制找出有意义的aspect交互
2.User-level Attentive Pooling Layer
4.模型介绍
Aspect Interactions:
Aspect Interaction Layer
Global Interactions Part
Output Layer
模型训练:
5.实验
数据集:Amazon product dataset,选用5中不同产品类别:Movies and TV、CDs and Vinyl 、Clothing, Shoes and Jewelry 、Cell Phones and Accessories、Beauty 并且每个用户和产品至少具有5条评论。
对比模型:BPR-MF、BPR-HFT、DeepCoNN、JRL、JRL-Review、eJRL
评估指标:N=10,Recall、Precision、NDCG、HT
实验结果:AARM表现优于其他模型,通过定量实验证明,引入注意力机制和方面交互确实有效。
6.不足 (1)本文使用Sentires进行aspect提取,可以使用神经网络来提取aspect与AARM相结合。