期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
融合用户相似度与文本解释的可解释性好友推荐模型研究
1
作者
杨瑞仙
刘莉莉
+1 位作者
于政杰
金燕
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2024年第7期84-96,共13页
[目的/意义]为了解决由于好友推荐缺乏对推荐结果解释导致用户无法评估推荐好友的质量,进而影响他们做出更好决策的问题。[方法/过程]首先利用LDA模型提取用户博文主题,计算余弦相似度得到博文相似度;通过用户共同好友比例计算好友相似...
[目的/意义]为了解决由于好友推荐缺乏对推荐结果解释导致用户无法评估推荐好友的质量,进而影响他们做出更好决策的问题。[方法/过程]首先利用LDA模型提取用户博文主题,计算余弦相似度得到博文相似度;通过用户共同好友比例计算好友相似度;运用Jaccard算法计算研究领域相似度。然后将以上三种相似度融合以计算用户相似度,并设计了基于博文主题、共同好友和研究领域的文本解释,最后融合用户相似度与文本解释,在提供好友推荐列表的同时提供文本解释。[结果/结论]模型不仅提高了好友推荐的准确性,而且通过提供解释帮助用户做出更好的决策,从而提高好友推荐的质量和用户满意度。[创新/局限]本研究的创新之处在于将可解释性引入到好友推荐领域,增强了用户对推荐结果的理解和接受度,从而做出更好的决策。但未考虑文本解释长度对解释有效性的影响,将在后续研究中进一步探讨。
展开更多
关键词
好友
推荐
可
解释
推荐
系统
LDA模型
相似度计算
解释
的有效性
原文传递
基于情感可控文本生成的可解释推荐系统
被引量：
1
2
作者
邬俊
刘林
+1 位作者
卢香葵
罗芳媛
《闽南师范大学学报（自然科学版）》
2023年第4期24-34,共11页
文本生成是实现可解释推荐系统的有效技术途径之一,有利于提升用户对平台的满意度和信任感.然而,现有方法忽略了用户历史评论与目标物品之间的情感一致性问题,使得所生成的解释文本差强人意.以电商推荐场景为例,提出一种基于情感可控文...
文本生成是实现可解释推荐系统的有效技术途径之一,有利于提升用户对平台的满意度和信任感.然而,现有方法忽略了用户历史评论与目标物品之间的情感一致性问题,使得所生成的解释文本差强人意.以电商推荐场景为例,提出一种基于情感可控文本生成的可解释推荐框架.该框架由评分回归模型与解释生成模型串联而成,前者输出的预估评分作为情感查询,用于辅助后者从历史评论中甄选出情感一致的评论语料,并产生情感可控的解释文本.通过建立多任务联合学习机制,实现了评分回归模型与解释生成模型之间的双向互通和协同优化.四个电商场景下的实验结果表明,所提出方法在评分预测精度和文本生成质量两类指标上均具有显著的性能优势.
展开更多
关键词
可
解释
推荐
系统
情感
可
控文本生成
评分回归
预训练语言模型
下载PDF
职称材料
题名
融合用户相似度与文本解释的可解释性好友推荐模型研究
1
作者
杨瑞仙
刘莉莉
于政杰
金燕
机构
郑州大学信息管理学院
郑州市数据科学研究中心
中国信息通信研究院中部大数据创新中心
出处
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2024年第7期84-96,共13页
基金
教育部哲学社会科学研究后期资助项目“融入多用户属性的网络知识社区核心用户识别与推荐研究”(23JHQ085)
河南省高等学校哲学社会科学创新团队支持计划“数据治理与交易流通”(2024-CXTD-01)
河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目“学术虚拟社区知识交流机制的系统动力学仿真研究”(2020GGJS012)。
文摘
[目的/意义]为了解决由于好友推荐缺乏对推荐结果解释导致用户无法评估推荐好友的质量,进而影响他们做出更好决策的问题。[方法/过程]首先利用LDA模型提取用户博文主题,计算余弦相似度得到博文相似度;通过用户共同好友比例计算好友相似度;运用Jaccard算法计算研究领域相似度。然后将以上三种相似度融合以计算用户相似度,并设计了基于博文主题、共同好友和研究领域的文本解释,最后融合用户相似度与文本解释,在提供好友推荐列表的同时提供文本解释。[结果/结论]模型不仅提高了好友推荐的准确性,而且通过提供解释帮助用户做出更好的决策,从而提高好友推荐的质量和用户满意度。[创新/局限]本研究的创新之处在于将可解释性引入到好友推荐领域,增强了用户对推荐结果的理解和接受度,从而做出更好的决策。但未考虑文本解释长度对解释有效性的影响,将在后续研究中进一步探讨。
关键词
好友
推荐
可
解释
推荐
系统
LDA模型
相似度计算
解释
的有效性
Keywords
friend recommendation
explainable recommendation systems
LDA model
similarity calculation
explanation effective-ness
分类号
G254 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
基于情感可控文本生成的可解释推荐系统
被引量：
1
2
作者
邬俊
刘林
卢香葵
罗芳媛
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心
交通大数据与人工智能教育部重点实验室
出处
《闽南师范大学学报（自然科学版）》
2023年第4期24-34,共11页
基金
中央高校基本科研业务费(2023YJS022)
数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心创新基金重点项目(1321004)
+1 种基金
香港中文大学(深圳)广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室开放课题(B10120210117-OF01)
国家重点研发计划(2021YFF0901001)。
文摘
文本生成是实现可解释推荐系统的有效技术途径之一,有利于提升用户对平台的满意度和信任感.然而,现有方法忽略了用户历史评论与目标物品之间的情感一致性问题,使得所生成的解释文本差强人意.以电商推荐场景为例,提出一种基于情感可控文本生成的可解释推荐框架.该框架由评分回归模型与解释生成模型串联而成,前者输出的预估评分作为情感查询,用于辅助后者从历史评论中甄选出情感一致的评论语料,并产生情感可控的解释文本.通过建立多任务联合学习机制,实现了评分回归模型与解释生成模型之间的双向互通和协同优化.四个电商场景下的实验结果表明,所提出方法在评分预测精度和文本生成质量两类指标上均具有显著的性能优势.
关键词
可
解释
推荐
系统
情感
可
控文本生成
评分回归
预训练语言模型
Keywords
explainable recommender systems
emotion controlling text generation
rating regression
pre-trained language models
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合用户相似度与文本解释的可解释性好友推荐模型研究
杨瑞仙
刘莉莉
于政杰
金燕
《情报科学》
CSSCI
北大核心
2024
0
原文传递
2
基于情感可控文本生成的可解释推荐系统
邬俊
刘林
卢香葵
罗芳媛
《闽南师范大学学报（自然科学版）》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
