論文筆記 《Neural Attentional Rating Regression with Review-level Explanations》

Intruduction 評分預測是推薦系統中常見的任務。大多數方法都是基於協同過濾的，例如PMF等，這類方法最大的問題在於無法對推薦提供可解釋性。很多研究表明在推薦中提供可解釋性，是非常有用的。缺乏可解釋性的推薦不能真正讓用戶信服。在大多數電商網站中，允許用戶評論產品並給予評分，用戶評論信息中會通常包含關於產品有用的特徵，例如quality, material, color 等。在本文中，評論的

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