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基于LDA的社会化标签系统推荐技术: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2016年第10期37卷 2722-2727页; 作者：张彬彬林丕源黄沛杰华南农业大学数学与信息学院广东广州510642; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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