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基于标签主题和概念空间的个性化推荐研究

2015-05-13分类号:G203

【作者】房小可  纪春光  
【部门】武汉大学信息管理学院  新华通讯社  
【摘要】社会化标签已经成为个性化信息推荐领域的研究热点之一。为了克服标签推荐存在的不足,文章提出一种综合考虑标签主题和主题概念空间两种因素的标签推荐方法 (LDA-Concept)。通过主题下标签的推荐可以保证推荐的准确性,标签概念空间的推荐可以保证多样性。以MovieLens为平台进行实验,结果表明主题因素和概念空间因素有着同等的重要性,提出的LDA-Concept方法优于单纯使用LDA方法。
【关键词】社会化标签  潜在主题  概念空间  个性化推荐
【基金】武汉大学2013年研究生自主科研项目的成果,项目编号:2013104010206
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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