Academic paper recommendation algorithm based on frequent topic sets preference

Academic paper recommendation algorithm based on frequent topic sets preference
Li Ran
Lin Hong
School of Computer Science & Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China

摘要

This paper proposed a collaborative topic regression model based on the preference for frequent topic sets to address the item-cold-start problem in academic paper recommendation. The algorithm took into account the user's preference for research hotspots when selected academic papers, and used frequent topic sets to represent research hotspots. So, it expressed user's preference for research hotspots as the user's preference for frequent topic sets. Firstly, it obtained the papers-topic probability distribution matrix through LDA algorithm and filter out the topics with higher probability. Then, the algorithm mined the frequently-occurring topic sets and gets the relationships between papers and frequent topic sets. Finally, it used the user's preference for frequent topic sets for the prediction of unknown scores. Experiments on CiteULike datasets show that the algorithm improves the recall, accuracy and RMSE over the matrix factorization model and the collaborative topic regression model.

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0141
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2675-2678
文章编号: 1001-3695(2019)09-025-2675-04

发布历史

[2019-09-05] Printed Article

引用本文

李冉, 林泓. 基于频繁主题集偏好的学术论文推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2675-2678. (Li Ran, Lin Hong. Academic paper recommendation algorithm based on frequent topic sets preference [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2675-2678. )

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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