【摘 要】
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针对传统的协同过滤算法中数据稀疏和推荐结果不准确的问题,提出了一种基于隐狄利克雷分布(LDA)与卷积神经网络(CNN)的概率矩阵分解推荐模型(LCPMF),该模型综合考虑项目评论文档的主题信息与深层语义信息。首先,分别使用LDA主题模型和文本CNN对项目评论文档建模;然后,获取项目评论文档的显著潜在低维主题信息及全局深层语义信息,从而捕获项目文档的多层次特征表示;最后,将得到的用户和多层次的项目特
【机 构】
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内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古工业大学数据科学与应用学院
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019MS06024,2019MS06023),内蒙古自治区科技重大项目(2018ZD0302),内蒙古自治区科技计划项目(20170306)
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针对传统的协同过滤算法中数据稀疏和推荐结果不准确的问题,提出了一种基于隐狄利克雷分布(LDA)与卷积神经网络(CNN)的概率矩阵分解推荐模型(LCPMF),该模型综合考虑项目评论文档的主题信息与深层语义信息。首先,分别使用LDA主题模型和文本CNN对项目评论文档建模;然后,获取项目评论文档的显著潜在低维主题信息及全局深层语义信息,从而捕获项目文档的多层次特征表示;最后,将得到的用户和多层次的项目特征融合到概率矩阵分解(PMF)模型中,产生预测评分进行推荐。在真实数据集Movielens 1M、Mov
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