基于評論文本的評分預(yù)測推薦算法研究
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-5多層RNN結(jié)構(gòu)
ttttthzhzh)1(1(2.28)2)多層RNN結(jié)構(gòu)tXth1th1thtanhtanhtanhtanhtanhtanh1tXRNNCell(LSTM)RNNCell(LSTM)1tXth1th1th第二層
圖2-6雙向RNN結(jié)構(gòu)
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文18的隱狀態(tài)拼接作為最終的隱狀態(tài)。tXth1th1thtanhtanhtanhtanhtanhtanh1tXRNNCell(LSTM)RNNCell(LSTM)正向反向1tXthtXtanhtanhtanhtanhtanhtanhRNNCell(LSTM)....
圖3-7二階項的注意力得分綜上所述,得益于區(qū)分不同二階組合貢獻度的能力,變體AFM性能勝于變體FM
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文41結(jié)果可知,二階交互有利于隱因子質(zhì)量的提高,變體FM比變體Fully<sub>C</sub>onnected取得更好的結(jié)果。為了探究同源和非同源二階項對建模的貢獻,下文使用變體AFM對6種不同的二階項組合進行注意力打分。由于隱因子數(shù)量k為16時模型取得最....
圖4-5評論
中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文61(2)模型參數(shù)靈敏度分析Ⅰ.方面數(shù)量對模型的影響圖4-4展示了在不同主題的數(shù)據(jù)集下,不同方面數(shù)量對模型的影響。對于不同數(shù)據(jù)集,模型取得最佳性能時所對應(yīng)的方面數(shù)量是不同的,最佳性能所需的方面數(shù)量為4-6,這意味著方面數(shù)量過少或過大都不是合理的。當(dāng)方面數(shù)為....
本文編號:4051152
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