MFWT:一种推荐学术论文的混合模型

发布时间：2017-09-08 17:23

  本文关键词：MFWT:一种推荐学术论文的混合模型

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【摘要】：为了改善概率矩阵分解模型进行学术论文推荐时存在的数据稀疏性和冷启动问题,提出了一种混合推荐模型——主题矩阵分解模型.通过提出的作者-会议-时间-主题模型和传统的潜在狄利克雷分布主题模型分别构建用户和论文的主题特征,并通过这2类特征分别增强概率矩阵分解模型的用户潜在因子特征向量和项目潜在因子特征向量.实验结果表明,该模型较好地解决了概率矩阵分解模型的数据稀疏性问题和冷启动问题,有效提升了学术论文的推荐效果.
【作者单位】： 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室;
【关键词】： 概率矩阵分解 主题模型 混合推荐模型 数据稀疏性
【基金】：国家自然科学基金项目(61471060)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 矩阵分解模型具有简单高效的特点,其中的潜在因子模型(LMF,latent factor model)[1]和概率矩阵分解(PMF,probabilistic matrix factorization)[2]被广泛采用.但仍然没有解决基于协同过滤的推荐系统普遍存在的数据稀疏性和项目冷启动问题.为改善协同过滤评分矩阵的数据稀疏性问

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本文编号：815311