论文技术路线图

本论文的技术路线图主要包括以下几个步骤：首先，我们提出了一种基于深度学习的自然语言处理模型，用于识别和处理文本数据。然后，我们采用了一种先进的情感分析算法，对处理后的文本数据进行情感分析，以了解用户评论的情感倾向。接着，我们使用了一种基于注意力机制的模型，来生成产品的摘要和描述。最后，我们开发了一个基于知识图谱的推荐系统，根据用户的兴趣和历史行为，为用户提供个性化的推荐。本论文的主要创新之处在于提出了一种结合了深度学习、自然语言处理和知识图谱的个性化推荐系统，提高了推荐效果和用户满意度。