论文笔记 《Neural Attentional Rating Regression with Review-level Explanations》

Intruduction 评分预测是推荐系统中常见的任务。大多数方法都是基于协同过滤的，例如PMF等，这类方法最大的问题在于无法对推荐提供可解释性。很多研究表明在推荐中提供可解释性，是非常有用的。缺乏可解释性的推荐不能真正让用户信服。在大多数电商网站中，允许用户评论产品并给予评分，用户评论信息中会通常包含关于产品有用的特征，例如quality, material, color 等。在本文中，评论的

>>阅读原文<<