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近日，数计学院冯海林教授团队在人工智能顶级期刊《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 》（中科院1区Top期刊， IF=10.451）发表了题为“Dynamic and Static Representation Learning Network for Recommendation”的论文。该欧博app软件下载构建了动态和静态表征学习网络，从用户评论文本、用户-商品历史交互行为序列中挖掘用户动态兴趣和静态偏好、商品属性动态吸引性特征和内在属性特征，在此基础上构建自适应融合的推荐策略，显著提升了推荐的准确性。 评论作为用户购买商品后的反馈，蕴含用户对所购买商品的真实偏好，从评论中挖掘用户的观点信息有助于提高推荐系统的推荐精度，提升用户满意度