本文選題：LDA + 模型融合　； 參考：《情報科學》2017年08期

【摘要】：【目的/意義】隨著LDA模型成為微博信息推薦的主要工具,眾多的LDA演化模型的使用問題成為研究者亟待解決地問題�！痉椒�/過程】首先,從演化發(fā)展角度對LDA模型運行機理進行了解析,揭示了模型使用的先決條件和算法內涵;其次,從不同需求的視角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等擴展模型對LDA模型的功能性補充;最后,提出LDA模型的技術演化方向�！窘Y果/結論】結果表明可利用微型本體來提升語義性、利用多種模型融合來提升精度、利用大數據來提升數據質量是LDA模型未來的演化方向,可使LDA模型信息推薦能力的更具個性化和精準化。
[Abstract]:[objective / significance] with the LDA model becoming the main tool for the recommendation of Weibo information, the use of numerous LDA evolution models has become a problem to be solved by researchers. [methods / processes] first of all, In this paper, the operating mechanism of LDA model is analyzed from the angle of evolution and development, and the precondition of model use and the connotation of algorithm are revealed. Secondly, the functional supplement of extended models such as RB-LDART-LDA-C-LDA-MB-LDA to LDA model is revealed from the perspective of different requirements. The technical evolution direction of LDA model is put forward. [results / conclusions] the results show that micro ontology can be used to enhance semantics, multiple models can be fused to improve accuracy, and big data is the future evolution direction of LDA model to improve data quality. Can make LDA model information recommendation ability more personalized and accurate.
【作者單位】： 東北電力大學經濟管理學院;
【基金】：國家社科基金規(guī)劃項目(16BTQ068)
【分類號】：G252

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本文編號：1982652