LDA-RR:一种基于评分和评论的推荐方法

发布时间：2018-11-09 07:47

【摘要】：推荐系统是解决互联网信息过载问题的有效途径之一,其中具有代表性的是协同过滤推荐。传统的协同过滤推荐方法只考虑评分信息,而评论信息则包含了用户和物品更具体的特征信息。使用主题模型LDA并结合评分信息和评论信息,提出了一种基于用户改进的LDA算法。假设每个用户下隐含着主题分布,主题下隐含着物品分布,同时词语的分布由主题和物品共同决定,该算法根据潜在主题分布挖掘用户兴趣进而完成推荐。实验结果表明,改进的算法有效提升了推荐质量。
[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.
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61562009)资助
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2319793