Las reseñas de los usuarios sobre los artículos contienen mucha información semántica sobre sus preferencias por los artículos. Este artículo modela las preferencias a largo plazo y a corto plazo de los usuarios a través de las reseñas a nivel de aspecto utilizando un modelo secuencial de recomendación neural. Específicamente, el modelo está diseñado para codificar a los usuarios y artículos con representaciones a nivel de aspecto extraídas global y localmente de las reseñas relacionadas con el usuario y el artículo. Dada una secuencia de usuarios vecinos de un usuario, diseñamos un modelo de atención jerárquica para capturar las preferencias a nivel de unión en patrones secuenciales, un modelo de puntero para capturar las preferencias a nivel individual, y un modelo de atención tradicional para equilibrar los efectos de las preferencias tanto a nivel de unión como a nivel individual. Finalmente, las preferencias a largo plazo y a corto plazo se combinan en una representación de los perfiles de usuario y artículo. Experimentos extensos demuestran que el modelo supera sustancialmente a muchos
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