《表4 评论数据统计信息：基于评分矩阵与评论文本的深度推荐模型》

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《基于评分矩阵与评论文本的深度推荐模型》

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总体来看，平均74.6%的商品评分数量少于20个，平均65.4%的商品评分数量少于15个，平均47.4%的商品评分少于10个，表明这5个数据集的评分数据是极其稀疏的，这将会影响到矩阵分解模型对预测评分的精度．在以往的研究中，通过使用数据初始化填充、基于内容或商品的推荐等方式来缓解该问题对推荐性能的影响．但是本文主要是通过结合评论文本的数据来缓解数据稀疏，因此对商品评论中的单词数进行了统计，如表4所示．