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J-GLOBAL ID:202202259529108446   整理番号:22A1140463

製品に基づくニューラルネットワーク推薦モデル【JST・京大機械翻訳】

A Neural Network Recommendation Model Based on Product Aspect
著者 (5件):
資料名:
巻: 54  号:ページ: 48-53  発行年: 2022年 
JST資料番号: C3255A  ISSN: 1671-6841  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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エンドツーエンドの製品に基づくニューラルネットワーク推薦モデルを提案した。このモデルでは,製品におけるタグの注意機構を用いて,ユーザとプロジェクト特性の間の関連をモデル化し,ユーザとプロジェクトの間のレベル表現を,ユーザとプロジェクトの間の細粒度相互作用プロセスをシミュレートするために採用して,より正確で,より解釈的な推薦結果を得る。COAEの中国語自動車領域データセットとYelpベンチマークデータセットの実験結果は,提案したモデルの性能がANRとNARREモデルより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
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分類 (4件):
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計算機シミュレーション  ,  計算機網  ,  システムモデル  ,  計算機システム開発 
タイトルに関連する用語 (3件):
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