近日，唐敖庆理科试验班（计算机方向）本科四年级郭思源同学数据挖掘领域论文TAERT: Triple-Attentional Explainable Recommendation with Temporal Convolutional Network被Information Sciences期刊录用接受，相关工作由我院助理教授王鑫老师和兼职教授王英老师合作指导完成。

《Information Sciences》是Elsevier旗下信息科学领域权威级期刊，主要报道机器学习和数据挖掘等领域的最新研究进展。该期刊当前影响因子为IF（2020）= 5.910，属于中科院分区一区、CCF-B类期刊，也是计算机信息系统Top期刊。

郭思源同学主要从事数据挖掘和信息检索领域的研究工作，目前已经保研至人工智能学院继续攻读硕士。

论文详情：

第一作者：郭思源

论文题目：TAERT: Triple-Attentional Explainable Recommendation with Temporal Convolutional Network

期刊名称：Information Sciences

论文概述：可解释的推荐系统旨在让用户能够了解每一次推荐背后的原因，而在此类推荐系统中，评论文本对于理解推荐结果起着非常重要的作用。如今，可解释的推荐系统面临着两个至关重要的问题：如何学习用户偏好和商品特征的隐含表示，以及如何有效地利用评论中的特定方面来建模用户与商品之间的交互。基于此，本文提出了一种利用三重注意力网络和时间卷积网络的可解释性推荐系统算法TAERT，其可以根据过往的用户评论文本和评分联合生成推荐结果和相对应的解释。本文在六个数据集上进行了充分的实验来说明算法在评分预测任务的有效性。同时，我们给出了一个案例分析来说明算法的可解释性。