Browsing by Author "陳佑翔"

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    提供具可解釋並改善評論缺漏問題之推薦系統
    (2020) 陳佑翔; Chen, You-Xiang
    儘管以評論特徵為基礎的相關研究，證實能克服用戶-商品間評分資料稀疏的問題以提升評分預測效能，然而其並未考慮評論缺漏的問題。本論文參考採用評論之階層式注意力神經網路模型HANN，更改原模型中部分輸入特徵資訊，並調整不同層級注意力機制的權重計算方式；此模型稱為HANN-RPM，用來進行用戶對商品的評分預測。此外，另建立了一個以編碼器-解碼器架構為基礎的評論生成模型HANN-RGM，結合HANN-RPM的商品子網路架構為編碼器，不僅可用於對評分結果生成文字解釋內容，並可用於對用戶未撰寫評論的購買商品補充缺漏的評論後提供給HANN-RPM，進一步提升評分預測的效果。實驗結果顯示，不論有無缺漏評論的情況下，HANN-RPM皆較HANN有更佳評分預測效果。而當用戶具有評論缺漏的情況，透過HANN-RGM生成缺漏部份的評論補足，可令HANN-RPM預測出接近於無評論缺漏情況下的評分預測效果。此外，HANN-RGM模型透過擷取出前k筆評論中的商品語意資訊，比起NRT能生成出更長且更多樣性的評論內容，可作為評分預測之文字解釋。