基于隐语义模型的推荐算法研究

• 作者: 曹路舟 王子岚
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐语义模型 兴趣信息 推荐算法 特征采集 个性化
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2020.07.012

摘要

针对传统推荐算法用户兴趣值低、准确性差的问题,提出基于隐语义模型的推荐算法研究.首先对隐语义模型数据特征值进行采集,获取用户的个性化喜好信息,并针对采集到的特征数据及搜索关键词,进行不同信息之间的关联性数值的判断和分类处理.在此基础上,根据判断和分类处理结果对不同层次的信息进行推荐排序处理,优化模型信息推荐步骤,实现隐语义模型信息推荐.实验研究结果表明,基于隐语义模型的推荐算法的用户兴趣值高于其他传统推荐算法,且信息推荐的准确性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王子岚	黄山职业技术学院工业与财贸系	11	6	1.0	2.0
2	曹路舟	安徽黄梅戏艺术职业学院图文信息中心	13	27	3.0	5.0