【摘要】：推薦系統(tǒng)是解決互聯(lián)網(wǎng)信息過載問題的有效途徑之一,其中具有代表性的是協(xié)同過濾推薦。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法只考慮評分信息,而評論信息則包含了用戶和物品更具體的特征信息。使用主題模型LDA并結(jié)合評分信息和評論信息,提出了一種基于用戶改進(jìn)的LDA算法。假設(shè)每個用戶下隱含著主題分布,主題下隱含著物品分布,同時詞語的分布由主題和物品共同決定,該算法根據(jù)潛在主題分布挖掘用戶興趣進(jìn)而完成推薦。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)的算法有效提升了推薦質(zhì)量。
[Abstract]:Recommendation system is one of the effective ways to solve the problem of Internet information overload. The traditional collaborative filtering recommendation method only considers rating information, while the comment information contains more specific features of users and articles. A user-improved LDA algorithm is proposed based on the topic model LDA combined with rating information and comment information. Assuming that there is a topic distribution under each user and an item distribution is implied under the theme, the word distribution is decided by the topic and the item together. The algorithm mine the user's interest according to the potential topic distribution and complete the recommendation. Experimental results show that the improved algorithm can effectively improve the quality of recommendation.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61562009)資助
【分類號】：TP391.3

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8 高e，

本文編號：2319793