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

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。

基于LDA模型的数字媒体推荐算法研究

在信息化时代背景下,提高数字媒体信息传播效果必须采用先进的数字媒体推荐算法。基于此,对基于LDA模型的数字媒体推荐算法进行了研究。首先分析了数字媒体的相似性,在此基础上建立了用户行为特征提取模型。其次是在LDA模型中进行数字媒体的模糊决策调度,结合模糊C均值聚类算法计算数字媒体用户行为联合信息熵,通过联合信息熵结果对数字媒体推荐算法进行优化。最后通过实例仿真验证了基于LDA模型的数字媒体推荐算法推荐的准确率高,召回率高。研究结果对数字媒体的推荐,促进数字媒体信息传播具有一定的参考。