基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣建模
日益丰富的门户个性化服务为兴趣建模提出了在描述以及扩展方面更高的要求.提出一种基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣模型(PIM-LISD,Personalization Inter-est Model based on Latent Interest Semantic Description),遵循有限混合模型理论,融入了隐式获取的门户个性化兴趣语义以及潜在兴趣语义关联描述.通过合理选取不同先验分布来适配潜在兴趣语义的后验分布,完善了模型的可解释性和自适应能力,并在建模过程中利用优化的期望最大化(TEM,Tempered Expectation Maximization)算法进行参数估计.实验表明该方法不仅有效节省建模开销,而且能够提升预测精度,从而验证了其正确性和有效性.
兴趣建模、潜在语义分析、有限混合模型、先验分布
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划（863计划）2002AA113070
2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
148-152,182
