CLARER融合评论方面与评分信息

Emrul Hasan与Chen Ding提出可解释推荐模型CLARER，将评论中的方面特征与评分信息结合；论文摘要称，该模型在三个基准数据集上的推荐准确性和解释生成效果均优于基线方法。 CLARER以多层感知机学习评分特征，并用Transformer编码器和对比学习提取评论方面表示，再由Transformer解码器根据用户、物品的方面与评分特征表示生成解释。现有证据来自论文摘要，未说明具体数据集、基线及改进幅度。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。