摘要

本文提出了一种基于用户评论的透明潜在类别模型，用于评分预测任务。在神经网络和深度学习技术广泛应用于推荐系统的背景下，本文关注于协同过滤数据的稀疏性和随机性，以及神经网络方法的解释性问题。通过引入一种拓扑组织用户和产品潜在类别的概率模型，本文提供了一种可视化友好且易于检查的工具，以便从文本角度理解用户和产品的特征。此外，本文探讨了使用这些可解释的量作为评分预测模型输入的可能性，并在可解释性和预测性能方面与基于文本的神经网络方法进行了比较。实验结果表明，所提出的潜在类别表示在预测性能上与难以解释的方法相当。

原理

本文提出的模型通过拓扑组织用户和产品的潜在类别，基于评论信息进行概率建模。模型假设用户和产品的潜在类别在二维网格上组织，这种组织方式使得潜在类别的调查和解释变得快速和直观。模型的概率假设使其能够以统计方式分析提取的信息。通过这种可解释的拓扑组织潜在空间表示，可以自然地解决下游学习任务，如产品评分预测。模型的关键在于通过评论信息来组织用户和产品的潜在类别，从而提供一种直观且统计上可解释的表示方法。

流程

模型的主要工作流程包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集用户、产品和单词的集合，以及用户对产品的评分和评论。
2. 潜在类别组织：通过拓扑组织用户和产品的潜在类别，基于评论信息进行概率建模。
3. 参数估计：使用期望最大化（EM）算法进行参数估计，迭代进行期望（E）步骤和最大化（M）步骤，直到收敛。
4. 评分预测：利用估计的潜在空间表示作为模型输入，进行评分预测任务。
5. 模型评估：通过比较不同方法的均方误差（MSE）来评估模型的预测性能。

应用

本文提出的模型适用于需要高度解释性的推荐系统场景，特别是在需要理解用户和产品特征的文本信息时。模型的应用前景包括但不限于电子商务平台、社交媒体分析、客户反馈管理系统等。通过提供可解释的潜在类别表示，该模型有助于提高推荐系统的透明度和用户信任度。