基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计与实现

摘要：

为了提高数字媒体推荐能力,提出基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计方法.构建数字媒体推荐的大数据信息采集和项目分布模型,采用关联规则调度的方法,提取数字媒体的用户行为本体特征,建立数字媒体推荐的用户行为特征检测模型.在LDA模型中,进行数字媒体推荐的模糊决策调度和特征映射处理,结合模糊C均值聚类方法,进行数字媒体推荐中用户行为特征的自适应聚类,计算数字媒体用户行为的联合信息熵,根据熵权分布进行数字媒体推荐模型的算法优化设计.在B/S构架体系下进行数字媒体推荐系统的软件开发设计,仿真实验结果表明,采用该方法进行数字媒体推荐的准确性较高,误差较小,提高了数字媒体推荐的实时性和满意度水平.

关键词：数字媒体推荐系统、用户行为分析、LDA模型、行为特征提取、信息采集、自适应聚类

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP391

资助基金：广东高校优秀青年创新人才培养计划项目2015KQNCX194

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：146-149,154