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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于评论潜在信息挖掘的对话式推荐方法，提出了一个新的对话式推荐系统子模型MiRe，将评论引入对话式推荐系统之中来增强实体和用户表示，有效的缓解了对话内容中包含信息较少对现有对话式推荐算法的影响，显著提高了系统的性能；也就是说，本发明通过挖掘外部评论中的潜在信息实现对话式推荐算法，能够改进对话式推荐系统的性能，提升用户体验。
主权项：1.一种基于评论潜在信息挖掘的对话式推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：预训练语言模型DialoGPT响应当前用户的物品推荐需求，生成对话；其中，预训练语言模型DialoGPT集成有挖掘评论潜在信息的子模型MiRe；S2：子模型MiRe从评论数据集中挖掘出对当前用户在已生成的对话中提到的已推荐物品的情感极性与当前用户相同的相似用户、包含已推荐物品且对已推荐物品的情感极性与当前用户相同的相似评论；S3：子模型MiRe根据相似用户的物品偏好以及相似评论中提到的其他物品生成对当前用户的新的被推荐物品；S4：预训练语言模型DialoGPT根据新的被推荐物品更新对话，然后重复执行步骤S2～S3，直到生成符合当前用户的物品推荐需求的被推荐物品，结束当前对话。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于评论潜在信息挖掘的对话式推荐方法
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