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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114756766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210430458.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法及系统是由郑丽娜;邓慧;翟超;张鲁豫设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法及系统，包括：对中文评论数据集进行预处理；根据依存句法和词性规则制定评论的方面提取规则进行方面术语提取；将提取出的方面送入隐含狄利克雷分布模型进行方面聚类，转化为潜在因素；将中文评论数据集中包含的用户、物品、方面信息整合，构建潜在交互特征张量；将潜在交互特征张量送入ANCF模型进行训练，预测评分；本发明可针对中文评论进行无监督的方面提取后，以低网络复杂度，将方面信息结合进入推荐，关注交互信息，降低了数据稀疏性的影响，完成准确高效的推荐。

本发明授权一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于中文评论挖掘的方面神经协同过滤推荐方法，其特征在于，包括：对中文评论数据集进行预处理并分词；根据依存句法和词性规则制定评论的方面提取规则进行方面术语提取；将提取出的方面术语去除停用词后，送入隐含狄利克雷分布模型进行方面聚类，转化为潜在因素，构建中文评论-方面数据集；将中文评论-方面数据集中包含的用户、物品、方面信息整合，构建潜在交互特征张量；将潜在交互特征张量送入ANCF模型进行训练，获取训练好的ANCF模型；将中文评论-方面数据集以用户id-物品id-方面id的形式送入训练好的ANCF模型，获取推荐结果，其中，方面id为1，代表用户与物品的整体交互；ANCF模型包括输入层、嵌入层、广义张量分解层、张量多层感知器层、神经协同过滤层、输出层；输入层中，将M个用户id、N个物品id、L个方面id进行one-hot编码，分别映射为用户、物品、方面特征向量并将三组特征向量分别送入嵌入层；嵌入层中，嵌入层是一个全连接层，将输入层构建的三组特征向量映射为低维稠密的特征表示向量，向量维度为r，进行潜在映射编码，用户潜在交互特征张量物品潜在交互特征张量方面潜在交互特征张量广义张量分解层中，使用扩展的广义张量分解法对潜在交互特征张量进行张量分解；张量多层感知器层中，在感知器内部的连接向量上添加隐藏层，使用一种将张量平面化的多层感知器学习用户、物品、方面潜在特征之间的交互，以非线性模型了解用户、物品、方面的潜在特征向量之间的相互作用；神经张量分解层中，将张量多层感知层和广义张量分解层的输出串联，并反馈到神经协同过滤层，用潜在向量预测分数；输出层中，使用似然函数将预测分数限制在[0,1]。

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