换一批
换一批摘要 研究了多维度等级评分模型的训练学习优化技术。为了解决不同用户之间的评分标注所存在的不一致性，提出两种简单、有效的模型训练优化技术，包括基于容忍度的样本选择方法和基于排序损失的样本选择方法。另外，为了充分利用不同特征的用户评分标注之间的相关性，提出了一个面向属性的协同过滤技术以改善多维度等级评分模型。在两个公开的英语和汉语真实餐馆评论数据集上进行实验验证，实验结果表明，所提出的方法有效地改善了等级评分的性能。
更多相关知识
关键词
排序学习有序回归模型多维度等级评分模型情感分析协同过滤learning to rankordinal regression modelmulti-aspect rating inference modelsentiment analysiscollaborative filtering
分类号
TP391
发布时间
2013-08-23
基金项目
国家自然科学基金
高等学校博士学科点专项科研基金
中央高校基本科研业务费专项资金
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