發(fā)布時(shí)間：2017-07-01 16:13

  本文關(guān)鍵詞：嵌入LDA主題模型的協(xié)同過濾推薦算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：協(xié)同過濾推薦算法由于其推薦的準(zhǔn)確性和高效性已經(jīng)成為推薦領(lǐng)域最流行的推薦算法之一。該算法通過分析用戶的歷史評(píng)分記錄來(lái)構(gòu)建用戶興趣模型,進(jìn)而為用戶產(chǎn)生一組推薦。然而,推薦系統(tǒng)中用戶的評(píng)分記錄是極為有限的,導(dǎo)致傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法面臨嚴(yán)重的數(shù)據(jù)稀疏性問題。針對(duì)此問題,提出了一種改進(jìn)的嵌入LDA主題模型的協(xié)同過濾推薦算法(ULR-CF算法)。該算法利用LDA主題建模方法在用戶項(xiàng)目標(biāo)簽集上挖掘潛在的主題信息,進(jìn)而結(jié)合文檔-主題概率分布矩陣和評(píng)分矩陣來(lái)共同度量用戶和項(xiàng)目相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的ULR-CF算法可以有效緩解數(shù)據(jù)稀疏性問題,并能顯著提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
【作者單位】： 南京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 協(xié)同過濾 稀疏性 主題模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272222);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61432008)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2015-03-18返修日期:2015-06-08本文受國(guó)家自然科學(xué)基金(61272222),國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61432008)資助。1引言近年來(lái),Internet的飛速發(fā)展和廣泛普及使得用戶生活中充斥著大量的選擇。電子零售商和產(chǎn)品提供商提供數(shù)量龐大的產(chǎn)品和服務(wù)來(lái)滿足不同用戶的不同需求,

【相似文獻(xiàn)】

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5 高e，

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