【摘 要】
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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
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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。
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