本文關(guān)鍵詞：LDA模型的研究及其在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：主題模型是用來(lái)發(fā)現(xiàn)文章中隱藏的主題的一種統(tǒng)計(jì)方法,這是一種應(yīng)用范圍十分廣的生成模型。該模型假設(shè)每個(gè)文檔里存在很多個(gè)隱藏的主題,而由于文檔的性質(zhì)和類別不同,使得每篇文章的主題分布情況是不同的。主題模型就是利用文章的這個(gè)特點(diǎn),根據(jù)每篇文章的主題分布建立模型。主題模型的應(yīng)用范圍十分的廣泛,而且在許多領(lǐng)域的應(yīng)用效果也十分的顯著。本文就是以LDA(Latent Dirichlet Analysis)主題模型為研究對(duì)象,針對(duì)模型的改進(jìn)和模型參數(shù)的估計(jì)進(jìn)行了進(jìn)一步研究。首先,考慮到在電子商務(wù)中在購(gòu)買商品之后還可以對(duì)所購(gòu)買的商品進(jìn)行評(píng)分。所以,我們對(duì)LDA模型進(jìn)行了改進(jìn),加入了對(duì)商品的評(píng)分。并且,針對(duì)離散型評(píng)分和連續(xù)型評(píng)分我們分別對(duì)LDA模型進(jìn)行了改進(jìn),然后用變分EM算法進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)。其次,由于在對(duì)改進(jìn)后的LDA模型用變分EM算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的下界是我們假設(shè)的變分分布的熵。而熵表示的是隨機(jī)變量的不確定性,即我們假設(shè)的變分分布的不確定性。由此,我們提出用TEM(Tempered Expectation Maximization)算法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。該算法通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的中的熵除以一個(gè)參數(shù)τ,從而降低由于假設(shè)的變分分布的不確定性而對(duì)模型造成的影響。最后,我們將改進(jìn)后的LDA模型應(yīng)用到MovieLens數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證,并通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法與基于用戶的協(xié)同過(guò)濾以及PLSA模型進(jìn)行對(duì)比。得到改進(jìn)后的模型效果優(yōu)于其他模型,而這兩種模型中,連續(xù)型數(shù)據(jù)的模型效果優(yōu)于離散型的模型。
【關(guān)鍵詞】：主題模型 模型改進(jìn) 參數(shù)估計(jì) 協(xié)同過(guò)濾
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 致謝3-4
• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 引言8-13
• 1.2 本文結(jié)構(gòu)13-15
• 2 LDA模型概述15-22
• 2.1 LDA模型及其生成過(guò)程15-17
• 2.2 LDA模型的參數(shù)估計(jì)17-22
• 3 LDA模型的改進(jìn)及其參數(shù)估計(jì)22-41
• 3.1 LDA模型的改進(jìn)：離散型22-33
• 3.2 LDA模型的改進(jìn)：連續(xù)型33-41
• 4 TEM算法對(duì)改進(jìn)后LDA模型的參數(shù)估計(jì)41-48
• 5 改進(jìn)后的LDA模型在協(xié)同過(guò)濾中的應(yīng)用48-59
• 5.1 協(xié)同過(guò)濾簡(jiǎn)介48-51
• 5.2 基于PLSA的協(xié)同過(guò)濾51-54
• 5.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)54-55
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-63

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