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LDA-RR:一种基于评分和评论的推荐方法
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
作者姓名:王建  黄佳进
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
基金项目:本文受国家自然科学基金(61562009)资助
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。

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
修稿时间:2016-04-19

LDA-RR:A Recommendation Method Based on Ratings and Reviews
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
Authors:WANG Jian and HUANG Jia-jin
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
Abstract:
Keywords:Recommendation system  Information overload  Collaborative filtering  Topic model
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