互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持下針對評論文本的個性化推薦算法設(shè)計

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摘要：針對評論文本的個性化推薦算法包括多個功能層。數(shù)據(jù)預(yù)處理層將用戶對物品的評語轉(zhuǎn)化為詞向量，從而降低算法的計算效率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，形成評論語句的上下文表達(dá)方法。注意力層分為三層注意力機(jī)制和協(xié)同注意力機(jī)制兩種運行模式，用于提取用戶和物品的個性化特征。預(yù)測評論層以量化方式對個性化推薦算法進(jìn)行評價，相關(guān)評價指標(biāo)為均方誤差。（剩余5034字）