基于LDA的社会化标签系统推荐技术

作     者：张彬彬 林丕源 黄沛杰 ZHANG Bin-bin;LIN Pi-yuan;HUANG Pei-jie

作者机构：华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 

基　　金：国家自然科学基金项目(71472068) 广东省科技计划基金项目(2013B020314013) 国家星火计划基金项目(2014GA780048) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第10期

页      码：2722-2727页

摘      要：标签推荐中采用将三维模型拆分成多个二元关系的方法,导致用户信息的描述模糊、语义丢失、标签的个性化信息减弱问题,提出一种基于LDA模型的个性化标签推荐模型(LTR)。使用LDA模型的吉布斯采样算法对参数进行估计,利用模型输出的概率关系进行排序,选取最高的N个预测结果作为最终的个性化推荐。以CiteULike数据集为研究对象,实验结果表明,该模型考虑了具有丰富语义信息的摘要文本,发挥了涵盖用户意识的个性化标签作用来增强推荐的准确性,有效为用户推荐个性化标签,提高了推荐效果。

主 题 词：社会化标签系统 标签推荐 个性化推荐 主题模型 狄利克雷分配模型 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.10.027

馆 藏 号：203194347...