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文档摘要

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题目：推荐系统中推荐文本生成技术研究

摘要：在信息化的现代，个性化推荐系统在我们的日常生活中愈发重要。而人们在得到推荐结果的同时，系统若是对推荐进行进一步的解释将帮助用户更好地了解被推荐的项目，并且有助于保护用户的知情权，这就说明了解释性推荐研究的重要性。生成句子形式的文本解释方式因为可以向用户传递丰富的信息，已经成为推荐系统的一种重要解释形式。然而，目前的解释文本生成方法要么使用了预先定义的模板来生成文本，导致限制了文本的多样表达能力;要么选择让模型自由地生成文本，这样会导致文本的质量难以控制。为了提高解释文本的表达能力和质量，我们借鉴了一个评论生成的模型框架，基于让模型自己通过学习