本文選題：LDA + 模型融合��； 參考：《情報(bào)科學(xué)》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(wèn)題成為研究者亟待解決地問(wèn)題。【方法/過(guò)程】首先,從演化發(fā)展角度對(duì)LDA模型運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行了解析,揭示了模型使用的先決條件和算法內(nèi)涵;其次,從不同需求的視角揭示了RB-LDA、RT-LDA、C-LDA、MB-LDA等擴(kuò)展模型對(duì)LDA模型的功能性補(bǔ)充;最后,提出LDA模型的技術(shù)演化方向�！窘Y(jié)果/結(jié)論】結(jié)果表明可利用微型本體來(lái)提升語(yǔ)義性、利用多種模型融合來(lái)提升精度、利用大數(shù)據(jù)來(lái)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量是LDA模型未來(lái)的演化方向,可使LDA模型信息推薦能力的更具個(gè)性化和精準(zhǔn)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(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社科基金規(guī)劃項(xiàng)目(16BTQ068)
【分類號(hào)】：G252

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本文編號(hào)：1982652