LDA-RR:一种基于评分和评论的推荐方法

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

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61562009

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：267-269,305