计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2014年
6期
201-205
,共5页
余峰%余正涛%杨剑锋%郭剑毅%严馨
餘峰%餘正濤%楊劍鋒%郭劍毅%嚴馨
여봉%여정도%양검봉%곽검의%엄형
专家推荐%隐含狄利克雷分配模型%主题词%向量空间模型%TF-IDF特征%相似度计算
專傢推薦%隱含狄利剋雷分配模型%主題詞%嚮量空間模型%TF-IDF特徵%相似度計算
전가추천%은함적리극뢰분배모형%주제사%향량공간모형%TF-IDF특정%상사도계산
expert recommendation%Latent Dirichlet Allocation(LDA) model%topic word%Vector Space Model(VSM)%TF-IDF feature%similarity calculation
针对为项目自动推荐评审专家的任务特点,提出一种基于主题信息的专家推荐方法.在分析项目与专家描述文档的属性特点后,使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词,通过统计主题词词频的方法构建主题特征空间,并结合文档属性栏目的重要性因素,利用TF-IDF特征提取算法分别获得项目文档与专家文档的主题特征向量,采用改进的相似度算法计算项目与专家主题特征向量的相关度,并选择与项目相关度较高的专家作为推荐结果.实验结果表明,该方法的推荐效果优于使用TF-IDF+余弦相似度计算的推荐方法,准确率、召回率和综合评价指标F值平均提高了4.87％,5.04％和4.97％.
針對為項目自動推薦評審專傢的任務特點,提齣一種基于主題信息的專傢推薦方法.在分析項目與專傢描述文檔的屬性特點後,使用隱含狄利剋雷分配模型穫取文檔內容的主題詞,通過統計主題詞詞頻的方法構建主題特徵空間,併結閤文檔屬性欄目的重要性因素,利用TF-IDF特徵提取算法分彆穫得項目文檔與專傢文檔的主題特徵嚮量,採用改進的相似度算法計算項目與專傢主題特徵嚮量的相關度,併選擇與項目相關度較高的專傢作為推薦結果.實驗結果錶明,該方法的推薦效果優于使用TF-IDF+餘絃相似度計算的推薦方法,準確率、召迴率和綜閤評價指標F值平均提高瞭4.87％,5.04％和4.97％.
침대위항목자동추천평심전가적임무특점,제출일충기우주제신식적전가추천방법.재분석항목여전가묘술문당적속성특점후,사용은함적리극뢰분배모형획취문당내용적주제사,통과통계주제사사빈적방법구건주제특정공간,병결합문당속성란목적중요성인소,이용TF-IDF특정제취산법분별획득항목문당여전가문당적주제특정향량,채용개진적상사도산법계산항목여전가주제특정향량적상관도,병선택여항목상관도교고적전가작위추천결과.실험결과표명,해방법적추천효과우우사용TF-IDF+여현상사도계산적추천방법,준학솔、소회솔화종합평개지표F치평균제고료4.87％,5.04％화4.97％.
