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基于标签主题的协同过滤推荐算法研究
作者单位:
;1.信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室;2.重庆大学软件学院
摘 要:
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。
关 键 词:
标签主题
协同过滤
潜在Dirichlet分布模型
个性化推荐
相似度
Research on Collaborative Filtering Recommendation Algorithm Based on Topic of Tags
Abstract:
Keywords:
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