基于双向主题模型的协同过滤算法*

• 作者: 李改 李磊
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 协同过滤 主题模型 潜在狄利克雷分布
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4665字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李磊	中山大学信息科学与技术学院	117	1028	16.0	29.0