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基于潜在主题的混合上下文推荐算法
被引量:
6
1
作者
李平
张路遥
+1 位作者
曹霞
胡检华
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期957-963,共7页
针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题,推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率,并结合上下文后过...
针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题,推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率,并结合上下文后过滤推荐算法,对用户进行推荐。CTRR_LDA模型是在(LDA)模型的基础上,结合环境上下文和项目特征上下文,提出的项目与环境上下文的关联概率模型。该模型将环境上下文划分为多个环境上下文因子,每个环境上下文因子表示为K维的主题分布,挖掘环境上下文因子中项目出现的潜在主题特征。利用LDOS-CoMoDa网站上真实的电影数据集进行实验,验证了算法的可靠性。
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关键词
推荐
关联概率
潜在主题
环境
上下文
项目特征上下文
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职称材料
题名
基于潜在主题的混合上下文推荐算法
被引量:
6
1
作者
李平
张路遥
曹霞
胡检华
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
智能交通大数据处理湖南省重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期957-963,共7页
基金
湖南省教育厅资助重点项目(14A004)~~
文摘
针对单个环境上下文中项目访问记录稀疏的问题,推荐系统难以获取与当前环境上下文关联的用户偏好。该文设计了一种新的上下文关联性推荐(CTRR)算法。CTRR算法通过CTRR_LDA模型求解推荐项目出现在特定环境上下文的概率,并结合上下文后过滤推荐算法,对用户进行推荐。CTRR_LDA模型是在(LDA)模型的基础上,结合环境上下文和项目特征上下文,提出的项目与环境上下文的关联概率模型。该模型将环境上下文划分为多个环境上下文因子,每个环境上下文因子表示为K维的主题分布,挖掘环境上下文因子中项目出现的潜在主题特征。利用LDOS-CoMoDa网站上真实的电影数据集进行实验,验证了算法的可靠性。
关键词
推荐
关联概率
潜在主题
环境
上下文
项目特征上下文
Keywords
Recommendation
Relevance probability
Latent topic
Environment context
Item feature context
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于潜在主题的混合上下文推荐算法
李平
张路遥
曹霞
胡检华
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
6
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