| LDA-RR:一种基于评分和评论的推荐方法 |
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| 引用本文： | 王建,黄佳进.LDA-RR:一种基于评分和评论的推荐方法[J].计算机科学,2017,44(2):267-269, 305. |
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| 作者姓名： | 王建 黄佳进 |
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| 作者单位： | 北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124,北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京100124 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61562009)资助 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 推荐系统 信息过载 协同过滤 主题模型 |
| 收稿时间： | 2015/12/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/4/19 0:00:00 |
LDA-RR:A Recommendation Method Based on Ratings and Reviews |
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| WANG Jian and HUANG Jia-jin.LDA-RR:A Recommendation Method Based on Ratings and Reviews[J].Computer Science,2017,44(2):267-269, 305. |
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| Authors: | WANG Jian and HUANG Jia-jin |
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| Affiliation: | School of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China and School of Electronic Information and Control Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Recommendation system Information overload Collaborative filtering Topic model |
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