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基于LDA模型的音乐推荐算法 被引量:15
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作者 李博 陈志刚 +1 位作者 黄瑞 郑祥云 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期175-179,184,共6页
互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根... 互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根据已有的基于音频信息的音乐推荐以及协同过滤方法,分析用户的音乐试听数据以及下载数据,并结合Latent Dirichlet分配(LDA)主题挖掘模型,提出一种音乐推荐算法。实验结果表明,与基于用户的协同过滤算法以及基于项目的协同过滤算法相比,该算法可以更加高效地向用户推荐感兴趣的音乐。 展开更多
关键词 协同过滤 音乐推荐 主题挖掘 LATENT Dirichlet分配模型 吉布斯抽样 基于lda模型的音乐推荐
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ILRD:一种融合IPC_LDA和文本语义特征的专利推荐模型
2
作者 邓娜 林涵辉 +1 位作者 陈旭 刘树栋 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期170-179,F0003,共11页
[研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方... [研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方法]提出了一种ILRD专利推荐模型,通过IPC语义结构化映射与LDA主题建模来表征专利的技术领域和核心主题。构建RoBERTa与DPCNN模型深入解析专利文本的复杂语义,以实现多因素融合的专利推荐。[研究结果/结论]实证研究显示,ILRD模型在半导体领域的专利推荐上,其准确率和F1得分显著超越常规模型,推荐准确率提高至86%。验证了本文方法的有效性,也为跨领域专利推荐提供了新思路。 展开更多
关键词 专利推荐 IPC lda主题建模 预训练模型 RoBERTa DPCNN 半导体
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基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法
3
作者 杨静 《信息技术》 2024年第6期136-140,146,共6页
用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散... 用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散度和类间离散度。通过现代心理学分析人类情绪的节律周期变化,在此基础上判断用户当前的情绪状态。最后在LDA模型的基础上构建LDA-MURE模型,为用户推荐不同类别的背景音乐。实验结果表明,所提方法的MEA指标值较低、P@N指标值较高、用户满意度较高。 展开更多
关键词 lda-MURE模型 Fisher线性判别分析方法 特征提取 背景音乐推荐 情绪状态
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一种新的基于LDA-MURE模型的音乐个性化推荐算法 被引量:4
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作者 李艳 李葆华 王金环 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期371-375,共5页
针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音... 针对基于音乐作品信息的音乐作品个性化推荐及协同过滤方法的不足,通过分析音乐作品需求者的音乐试听数据及下载数据,并结合LDA(latent Dirichlet allocation)主题挖掘模型,提出一种基于LDA-MURE模型的推荐算法.实验结果表明,与基于音乐作品需求者的协同过滤算法和基于音乐属性项目的协同过滤算法相比,LDA-MURE算法可更高效地向音乐作品需求者推荐感兴趣的音乐作品. 展开更多
关键词 协同过滤 lda模型 GIBBS抽样 lda-MURE模型 推荐算法
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基于ALBERT-LDA模型的康复训练方案推荐系统研究
5
作者 祝晓状 徐钱钱 高诺 《生物医学工程研究》 2024年第6期445-455,共11页
为解决传统康复训练方案因忽略了身体评价中上下文语义信息与潜在语义,导致语义表达不准确、训练方案推荐精确率较低的问题,本研究提出一种融合ALBERT和潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)的深度学习网络模型(ALBERT-LD... 为解决传统康复训练方案因忽略了身体评价中上下文语义信息与潜在语义,导致语义表达不准确、训练方案推荐精确率较低的问题,本研究提出一种融合ALBERT和潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)的深度学习网络模型(ALBERT-LDA),并基于该模型构建了肢体运动康复训练方案推荐系统。首先,该系统利用LDA主题模型和ALBERT模型分别获得文档级的主题信息和词级的语义表示;其次,采用TextCNN提取身体评价文本词级的语义特征,并通过分层注意力机制对提取的特征进行重建;最后,利用多重融合策略将重建特征与主题特征融合,推荐训练方案。实验表明,本研究提出的系统不仅能得到更深层次的语义特征,还能更全面地理解上下文语义,可为患者提供更客观、有效的康复训练方案。 展开更多
关键词 康复训练方案推荐 ALBERT模型 lda主题模型 特征融合
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基于LDA主题模型的MOOC推荐方法研究
6
作者 杜梦晗 崔仙姬 +1 位作者 姜雨蒙 张俊星 《计算机与数字工程》 2024年第12期3616-3622,3760,共8页
随着MOOC平台数量的不断增多,课程资源的井喷式增长,用户很难在较短时间内快速找到自己感兴趣的课程。针对上述问题使用基于LDA分类降维的协同过滤算法为用户提供课程个性化推荐。首先,应用吉布斯采样法来估计LDA主题模型的多项式分布,... 随着MOOC平台数量的不断增多,课程资源的井喷式增长,用户很难在较短时间内快速找到自己感兴趣的课程。针对上述问题使用基于LDA分类降维的协同过滤算法为用户提供课程个性化推荐。首先,应用吉布斯采样法来估计LDA主题模型的多项式分布,对MOOC课程文本信息进行聚类。其次,根据课程信息聚类结果结合用户行为集合构建类别—评分矩阵。最后,根据类别—评分矩阵信息,计算用户余弦相似度,对目标用户进行协同过滤推荐。实验结果表明,基于LDA分类降维的协同过滤算法的准确率、召回率、综合评价指标F1值以及预测评分准确度对比传统推荐算法都有所提升。 展开更多
关键词 MOOC平台 课程个性化推荐 lda主题模型 聚类 协同过滤
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基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型 被引量:11
7
作者 牛滨 孔令志 +2 位作者 罗森林 潘丽敏 郭亮 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期351-355,共5页
提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法.该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征,并利用GMM算法生成该歌曲的模板,然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算.实验结果表明,利用该模型为... 提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法.该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征,并利用GMM算法生成该歌曲的模板,然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算.实验结果表明,利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为90%. 展开更多
关键词 音乐推荐 MEL频率倒谱系数 高斯混合模型
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融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法 被引量:10
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作者 穆晓霞 董星辉 +1 位作者 柴旭清 李钧涛 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2022年第3期34-39,共6页
针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用... 针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐。以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98%以上的分类精度。 展开更多
关键词 lda主题模型 支持向量机 粒子群优化 个性化推荐
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基于本体与LDA主题模型的文本资源推荐方法研究 被引量:4
9
作者 祝婷 秦春秀 +1 位作者 马晓悦 李祖海 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第11期150-156,共7页
为了解决基于LDA主题模型的推荐结果总是局限在同一主题范围内从而在一定程度上限制了推荐惊喜度的问题。将本体引入到基于LDA主题模型的文本资源推荐中,通过本体扩展LDA模型的主题得到关联主题,然后考虑关联主题在文本中的分布概率,结... 为了解决基于LDA主题模型的推荐结果总是局限在同一主题范围内从而在一定程度上限制了推荐惊喜度的问题。将本体引入到基于LDA主题模型的文本资源推荐中,通过本体扩展LDA模型的主题得到关联主题,然后考虑关联主题在文本中的分布概率,结合加权后的关联主题给予用户最终的推荐。实验结果表明,引入本体后,基于LDA主题模型的推荐惊喜度有了明显的提高。 展开更多
关键词 lda主题模型 本体 文本推荐 语义相关度 惊喜度 关联主题
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基于TLDA和SVSM的音乐信息检索模型 被引量:4
10
作者 周利娟 林鸿飞 闫俊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第2期174-178,共5页
随着协同标注功能的普及,用户可以通过标注自己感兴趣的音乐实现个性化的分类管理,因此音乐共享系统中的社会化标签已成为互联网的重要资源。为了提高音乐检索系统的效率,综合考虑了社会化标签的特性及其对音乐检索模型的影响,利用了TLD... 随着协同标注功能的普及,用户可以通过标注自己感兴趣的音乐实现个性化的分类管理,因此音乐共享系统中的社会化标签已成为互联网的重要资源。为了提高音乐检索系统的效率,综合考虑了社会化标签的特性及其对音乐检索模型的影响,利用了TLDA方法来进行标签聚类以获取更多的语义相关的标签,综合考虑了用户检索行为、歌词、音乐标签和音乐流行度来提高音乐信息检索系统的性能。实验表明,基于TLDA和SVSM的音乐检索模型相比于基于属性数据的音乐检索模型以及k-means标签聚类的模型,尤其是在音乐标签稀疏和非正规的情况下,能够在一定程度上提高音乐检索的性能。 展开更多
关键词 音乐信息检索 音乐向量空间模型 标签聚类 标签推荐 Tlda模型
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LDA模型在网络视频推荐中的应用 被引量:8
11
作者 卢盛祺 管连 +1 位作者 金敏 韩景倜 《微型机与应用》 2016年第11期74-79,共6页
视频推荐系统最主要的功能就是从用户的历史行为中发现用户兴趣偏好,然后找出其可能感兴趣的视频并展示给用户。该文针对用户的视频选择过多、视频转化率较低等问题,提出了一种基于LDA模型的电影推荐方法。首先将视频的评论文本集转化... 视频推荐系统最主要的功能就是从用户的历史行为中发现用户兴趣偏好,然后找出其可能感兴趣的视频并展示给用户。该文针对用户的视频选择过多、视频转化率较低等问题,提出了一种基于LDA模型的电影推荐方法。首先将视频的评论文本集转化为评论-主题-词语的三层贝叶斯模型,提取每个视频的评论关键词,再基于目标用户的历史行为发现其偏好的视频关键词集合,最后利用杰卡德相似系数,预测用户可能感兴趣的视频,以实现基于内容的个性化视频推荐服务。实验表明,该方法可以提高视频推荐的精度,使得视频转化率得到较好的提升。 展开更多
关键词 lda模型 用户偏好 视频推荐 电子推荐 贝叶斯模型
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基于LDA主题模型的标签推荐方法研究 被引量:21
12
作者 张亮 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2016年第2期53-56,共4页
针对现有的标签推荐方法存在的推荐准确率不高与效果不理想等问题,本文提出了基于LDA主题模型的社会化标签推荐方法。该方法利用LDA主题建模技术将传统的基于对象间关系的推荐方法扩展到融合对象间关系与资源内容特征的统一推荐。实验... 针对现有的标签推荐方法存在的推荐准确率不高与效果不理想等问题,本文提出了基于LDA主题模型的社会化标签推荐方法。该方法利用LDA主题建模技术将传统的基于对象间关系的推荐方法扩展到融合对象间关系与资源内容特征的统一推荐。实验结果表明,该方法取得了理想的预期效果,能够显著提高标签推荐的质量与效果。 展开更多
关键词 标签推荐 lda主题模型 推荐方法
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基于注意力LSTM的音乐主题推荐模型 被引量:8
13
作者 贾宁 郑纯军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期230-235,共6页
针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络模型,它由音乐主题模型和音乐推荐模型构成,在... 针对传统音乐推荐过程中存在的分类准确率较低、周期较长、难以满足人们在生活中对主题音乐的需求等问题,设计了一种注意力机制与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的神经网络模型,它由音乐主题模型和音乐推荐模型构成,在使用注意力机制和LSTM网络实现音乐情感分类的基础上,音乐主题模型有效地组合了音频码本和主题模型,实现了对某个情感下的音乐主题子类的判别。音乐推荐模型则利用低级描述符(Low-Level Descriptor,LLD)和频谱图,构建手工特征与卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)特征的联合表示形式,从而获得用户语音表达的情感,并对其进行精准的音乐主题推荐。实验中,针对两个模型分别进行设计,采用两种不同的传统模型作为基线,实验结果表明,与传统的单一模型相比,此模型不仅可以提升主题分类精度,而且可以精准地判断用户语音数据的情感,从而定向地完成主题音乐的推荐。 展开更多
关键词 音乐主题推荐 长短期记忆网络 注意力机制 卷积循环神经网络 低级描述符 主题模型
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基于主题概率分布模型的个性化信息推荐系统研究
14
作者 豆志磊 金洁洁 《河南科技》 2024年第15期12-16,共5页
【目的】传统基于相似度计算的个性化信息推荐系统因算力要求过高、推荐时滞过长等问题,致使其无法在中小型新闻图情领域得到广泛的普及。为了帮助中小型新闻图情机构以较低的成本开展个性化信息的精准推荐服务,构建了一套基于主题概率... 【目的】传统基于相似度计算的个性化信息推荐系统因算力要求过高、推荐时滞过长等问题,致使其无法在中小型新闻图情领域得到广泛的普及。为了帮助中小型新闻图情机构以较低的成本开展个性化信息的精准推荐服务,构建了一套基于主题概率分布模型的个性化信息推荐系统。【方法】通过数据采集技术实现原始数据语料的采集;通过LDA模型训练实现原始文本信息的分类;通过将用户信息代入LDA模型训练获取用户主题画像;将用户主题画像与文本信息分类相结合实现个性化信息推荐。【结果】经试验验证,该系统推荐时效强,可达毫秒级。通过与用户阅读记录进行比较,该系统的推荐结果均符合用户兴趣主题,具有较高的推荐精准度。【结论】该基于主题概率分布模型的个性化信息推荐系统,能够帮助中小型新闻图情机构以较低的成本开展个性化信息精准推荐服务,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 lda主题模型 主题概率分布模型 个性化信息推荐 系统设计与实现
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基于概率图模型的音乐推荐方法 被引量:1
15
作者 陶秋雨 印晶晶 胡棚 《电子设计工程》 2014年第19期21-24,共4页
提出了一种基于概率图模型的音乐推荐方法。该方法利用歌曲相似度确定歌曲间的关系,从而建立歌曲网络,在此基础上利用主题模型得到的歌曲主题概率分布,建立包含局部属性(主题概率分布)和全局结构(歌曲网络)的概率图模型,转化为因子图后... 提出了一种基于概率图模型的音乐推荐方法。该方法利用歌曲相似度确定歌曲间的关系,从而建立歌曲网络,在此基础上利用主题模型得到的歌曲主题概率分布,建立包含局部属性(主题概率分布)和全局结构(歌曲网络)的概率图模型,转化为因子图后,再利用推理算法对概率图模型进行计算,最终获得歌曲在不同主题下的推荐列表。实验表明,本方法能够获得较好的推荐效果。 展开更多
关键词 音乐推荐 概率图模型 因子图 推理算法
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基于LDA主题模型的游记文本挖掘研究
16
作者 周福英 唐俊 冯艺颖 《内蒙古科技大学学报》 2024年第4期390-396,共7页
旅游业是中国经济发展的重要支柱产业,为游客推荐合理的旅游路线是旅游服务升级的重要内容。用户在旅游APP发表的个人游记中包含大量潜在路线信息,为了准确提取游记中的路线信息,丰富文本挖掘在旅游服务方面的支撑作用,选取马蜂窝APP中... 旅游业是中国经济发展的重要支柱产业,为游客推荐合理的旅游路线是旅游服务升级的重要内容。用户在旅游APP发表的个人游记中包含大量潜在路线信息,为了准确提取游记中的路线信息,丰富文本挖掘在旅游服务方面的支撑作用,选取马蜂窝APP中关于内蒙古的游记文本作为研究对象,基于LDA主题模型进行文本挖掘,结合词云可视化技术,初步探索内蒙古旅游概况,并给出8条旅游路线以供推荐。研究结果可为内蒙古旅游服务以及其它类似地区提质升级提供借鉴。 展开更多
关键词 文本挖掘 路线推荐 词云可视化 lda主题模型
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基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计与实现 被引量:9
17
作者 李散散 《现代电子技术》 北大核心 2020年第7期146-149,154,共5页
为了提高数字媒体推荐能力,提出基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计方法。构建数字媒体推荐的大数据信息采集和项目分布模型,采用关联规则调度的方法,提取数字媒体的用户行为本体特征,建立数字媒体推荐的用户行为特征... 为了提高数字媒体推荐能力,提出基于用户行为分析和LDA模型的数字媒体推荐系统的设计方法。构建数字媒体推荐的大数据信息采集和项目分布模型,采用关联规则调度的方法,提取数字媒体的用户行为本体特征,建立数字媒体推荐的用户行为特征检测模型。在LDA模型中,进行数字媒体推荐的模糊决策调度和特征映射处理,结合模糊C均值聚类方法,进行数字媒体推荐中用户行为特征的自适应聚类,计算数字媒体用户行为的联合信息熵,根据熵权分布进行数字媒体推荐模型的算法优化设计。在B/S构架体系下进行数字媒体推荐系统的软件开发设计,仿真实验结果表明,采用该方法进行数字媒体推荐的准确性较高,误差较小,提高了数字媒体推荐的实时性和满意度水平。 展开更多
关键词 数字媒体推荐系统 用户行为分析 lda模型 行为特征提取 信息采集 自适应聚类
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一种负样本改进的LDA主题模型推荐算法 被引量:3
18
作者 张航 何灵敏 《中国计量大学学报》 2018年第1期55-58,63,共5页
LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进... LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法 negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进. 展开更多
关键词 lda主题模型 推荐系统 负样本 矩阵分解 协同过滤
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基于在线评论和改进LDA模型的新闻传播推荐技术研究 被引量:2
19
作者 张晶晶 刘烨 《现代电子技术》 北大核心 2020年第19期115-117,121,共4页
通过分析新闻传播推荐技术现状,发现传统技术在相关分析计算时,未处理缺省值,导致推荐结果覆盖率低。为了解决这一问题,提出基于在线评论和改进LDA模型的新闻传播推荐技术。运用余弦距离计算法计算在线评论新闻传播特征关联度,再运用LD... 通过分析新闻传播推荐技术现状,发现传统技术在相关分析计算时,未处理缺省值,导致推荐结果覆盖率低。为了解决这一问题,提出基于在线评论和改进LDA模型的新闻传播推荐技术。运用余弦距离计算法计算在线评论新闻传播特征关联度,再运用LDA模型设定阈值,用于预测LDA新闻传播主题相似度。完成上述操作后,选择最大相似用户群,并得到用户群特征词权值,再采用协同方法将该值代入到推荐模型当中,生成推荐结果。由此,完成基于在线评论和改进LDA模型的新闻传播推荐技术设计。实验数据集选自DataCastle,将数据集分成训练集和测试集,每次实验都要从测试集中随机抽取10组用户,并选取最后传播的15篇记录作为实验数据,最后,使用提出技术与传统技术测试这10组数据集生成推荐结果的覆盖率。实验结果显示,提出技术的覆盖率更好,且符合设计需求。 展开更多
关键词 新闻传播 在线评论 lda模型 推荐结果生成 相似度预测 关联度计算
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基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型 被引量:3
20
作者 何丽 于洋 《计算机技术与发展》 2019年第11期144-148,共5页
随着数字音乐的蓬勃发展,为用户提供自动生成的连续播放列表已成为大型音乐平台的重要服务方式之一。传统的基于马尔可夫链的音乐推荐模型在音乐空间向量嵌入的过程中忽略了很多有价值的信息,比如音乐的特征值、用户的偏好值等。考虑到... 随着数字音乐的蓬勃发展,为用户提供自动生成的连续播放列表已成为大型音乐平台的重要服务方式之一。传统的基于马尔可夫链的音乐推荐模型在音乐空间向量嵌入的过程中忽略了很多有价值的信息,比如音乐的特征值、用户的偏好值等。考虑到用户在某一时间段或某一情景会话听同一种类型的音乐的可能性极大,故在马尔可夫链的音乐推荐模型的基础上考虑了音乐特征值对音乐嵌入位置的影响,提出了一种基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型。该模型根据用户真实的历史播放列表进行训练,生成最符合用户当前会话场景的音乐播放列表。通过实验验证了基于特征值嵌入的音乐播放列表推荐模型相较于传统的基于马尔可夫链的音乐推荐模型所推荐的音乐具有更高的相似性,即更符合用户当前场景需要。 展开更多
关键词 音乐播放列表 音乐特征值 推荐系统 空间嵌入模型
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