关于论文的研究——融合主题模型的推荐算法分析.pdf

简介：
本论文探讨了基于主题模型的推荐算法，并对其进行了深入分析。通过结合不同主题模型的优势，提出了改进的推荐系统框架，以期提升个性化推荐的效果和用户体验。 为了应对传统协同过滤推荐算法在冷启动、数据稀疏以及相似度度量准确性方面的问题，本段落提出了一种结合LDA主题模型的矩阵分解推荐方法。基于LDA主题模型对文本隐式主题的有效挖掘能力及KL散度在衡量主题分布相似性方面的优势，本研究首先利用改进后的LDA算法生成项目—主题分布，并通过困惑度作为选择合适主题数量的标准；其次，在计算项目之间的相似程度时分别采用余弦相似性和KL散度方法得到相应的矩阵；接着将这些预评分添加到训练集中以增强数据集的丰富性。最后，使用ALS（交替最小二乘）矩阵分解算法处理扩充后的训练集从而生成推荐结果。 通过对MovieLens数据库进行实验验证发现，在各种隐式参数设定条件下，此改进方案均能提供比传统ALS方法更小的预测误差，并且在最佳配置下甚至优于其他传统的推荐技术。这表明结合LDA主题模型与矩阵分解算法可以显著提高推荐系统的性能和准确性。