| 基于双向主题模型的协同过滤算法* |
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| 引用本文： | 李改,李磊. 基于双向主题模型的协同过滤算法*[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2013, 0(5) |
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| 作者姓名： | 李改 李磊 |
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| 作者单位： | 1. 顺德职业技术学院电子与信息工程系，广东 顺德528333; 中山大学信息科学与技术学院，广东 广州510006; 中山大学软件研究所，广东 广州510275
2. 中山大学信息科学与技术学院，广东 广州510006; 中山大学软件研究所，广东 广州510275 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61003140，61033010)；中山大学高性能与网格计算平台资助项目 |
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| 摘 要： | 主题模型可以学习用户和推荐项目的潜在主题分布。提出了一种基于双向主题模型的协同过滤算法，分别学习用户和推荐项目的潜在主题分布用于推荐服务。在真实的数据集上实验验证，该算法的性能均优于几个经典的协同过滤算法。
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| 关 键 词： | 推荐系统 协同过滤 主题模型 潜在狄利克雷分布 |
Dual Collaborative Topic Regression for Recommendation Systems |
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| LI Gai , LI Lei. Dual Collaborative Topic Regression for Recommendation Systems[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2013, 0(5) |
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| Authors: | LI Gai LI Lei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | recommended systems collaborative filtering topic model latent Dirichlet allocation |
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