典型文献
基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法
文献摘要：
固定标签协同过滤推荐算法,未充分考虑标签因子的多样化,主要依靠人工标记,扩展性不强,主观因素多.本文从用户的喜好特征因素角度出发,在固定标签协同过滤推荐算法的基础上,提出一种隐式标签协同过滤推荐算法.该算法利用LDA主题模型生成项目文本的隐式标签,得到项目-标签特征权重,根据算法性能优化的要求选择标签数量,将项目-标签矩阵与用户评分矩阵结合得到用户对标签的偏好矩阵,最后通过协同过滤算法产生推荐.实验结果表明,本文提出的基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法缓解了数据稀疏性问题,项目推荐的召回率、准确度和F1值有较大提升.
文献关键词：
固定标签;协同过滤;LDA主题模型;隐式标签;算法改进
中图分类号：
作者姓名：
文勇军;何环晶;唐立军
作者机构：
长沙理工大学物理与电子科学学院,湖南 长沙 410114;长沙理工大学近地空间电磁环境监测与建模湖南省普通高校重点实验室,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]文勇军;何环晶;唐立军-.基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法)[J].计算机与现代化,2022(03):53-58,69
A类：
隐式标签
B类：
LDA,协同过滤推荐算法,固定标签,人工标记,扩展性,主观因素,喜好,法利,主题模型,模型生成,特征权重,算法性能,性能优化,标签数,评分矩阵,偏好矩阵,协同过滤算法,数据稀疏性,召回率,算法改进
AB值：
0.215556
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