【摘 要】
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个性化服务一直是研究的热点,但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测,在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束,使
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(No.61133012);国家自然科学基金面上项目(No.61173062)
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个性化服务一直是研究的热点,但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测,在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束,使结果更为准确。在只需要少量人为因素下,由机器来训练最初的主题模型,在训练模型的基础上,通过选取100名用户的微博作为测试,用等级打分制来对推荐的项目进行打分,最终的结果显示,在新闻推荐上,微观满意度达到82.5%;而在名人推荐上,微观满意度达到了84.3%,综合以上,推荐服务的满意度还是令人满意的。
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