一种结合主题模型的推荐算法
Recommendation algorithm combining theme model
西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都 611756
摘要
针对传统协同过滤推荐算法存在的冷启动、数据稀疏以及相似度度量的准确性问题，基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘的有效性和KL散度在主题分布相似性度量的准确性，提出了结合LDA主题模型的矩阵分解推荐算法。首先，利用改进的LDA算法输出项目—主题分布，并用困惑度作为主题数设置的修正函数；然后分别基于余弦相似度和KL散度计算得到项目相似度矩阵，将得到的相似度矩阵结合原评分训练集输出预评分，再将预评分填充到训练集；最后将训练集输入ALS矩阵分解算法得到推荐结果。通过MovieLens数据集的实验结果表明，该算法在不同隐式参数设定下均能得到比ALS推荐算法以及更小的预测误差，并且最优预测误差小于传统推荐算法。该实验说明了通过集成LDA主题模型的ALS算法效果要优于其他推荐算法。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.12.0811
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1638-1642
文章编号: 1001-3695(2019)06-008-1638-05
发布历史
引用本文
曹占伟, 胡晓鹏. 一种结合主题模型的推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1638-1642. (Cao Zhanwei, Hu Xiaopeng. Recommendation algorithm combining theme model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1638-1642. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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