王英教授指导的计算机科学与技术学院2017级本科生大创团队的论文“TAERT: Triple-Attentional Explainable Recommendation with Temporal Convolutional Network”被数据挖掘领域重要国际期刊Information Sciences（CCF-B类）录用。论文第一作者为2017级理科试验班（唐敖庆计算机班）本科生郭思源，由王英教授和王鑫助理教授合作指导，其他作者为2017级本科生袁昊、黄泽宇、陈建玮。
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有着非常重要的影响。然而，可解释的推荐系统面临着两个至关重要的问题是：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。对此，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，其可以共同生成推荐结果和对应的解释。本文在六个数据集上进行了充分的实验以说明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解释任务。
