多维度等级评分模型优化技术

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.