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2020年8月1日
《一种结合主题模型的推荐算法》学习笔记
摘要: 于2019年6月发表于计算机应用研究。作者,西南交通大学的曹占伟。 摘要 传统协同过滤推荐算法存在冷启动、数据稀疏以及相似度度量准确性的问题(这里作者指出还有一个相似度度量准确性的问题,普遍是冷启动和数据稀疏)。 基于LDA主题模型对文本隐式主题挖掘很有效(我把这个理解为挖掘上下文信息以处理冷启动)
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posted @ 2020-08-01 21:07 Tanglement
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