一种评分与评论协同增强的可解释推荐方法及系统

本发明提供一种评分与评论协同增强的可解释推荐方法和系统，属于深度学习技术领域。本发明技术方案是：在对评论信息进行主题提取和情感分析的基础上，综合利用评分与评论之间的协同作用实现评分修正与主题筛选，并建立用户倾向性主题集合。进而，结合各主题下的用户关注度和项目认可度，建立用户‑主题、项目‑主题、用户‑项目三个视角下的二部图，并通过多视角融合生成更富信息的节点表征。在获得初始推荐列表后，基于用户对倾向性主题的关注度以及群体对项目的认可度定义接受度指标，实现项目的重排序，同时，建立包含用户接受度、项目认可度和推荐等级的多维分级反馈机制，为用户提供高质量、可解释的推荐结果。