计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
2期
1-4,8
,共5页
相关主题模型(CTM)%概率矩阵分解(PMF)模型%用户兴趣因子%物品推荐
相關主題模型(CTM)%概率矩陣分解(PMF)模型%用戶興趣因子%物品推薦
상관주제모형(CTM)%개솔구진분해(PMF)모형%용호흥취인자%물품추천
为了克服传统协同过滤推荐技术的局限,提出了一种基于CTM-PMF模型的物品推荐方法.在PMF模型的基础上,引入CTM模型,将PMF模型良好的推荐品质和CTM模型优越的物品表示方法相结合,有效地实现了新物品推荐；通过引入用户兴趣因子,解决了用户对已购买物品的兴趣变化问题.在自建的物品数据集上,利用提出的方法、PMF模型、G-PLSA模型和UBCF方法进行了对比实验,实验结果表明该方法具有良好的物品推荐品质.
為瞭剋服傳統協同過濾推薦技術的跼限,提齣瞭一種基于CTM-PMF模型的物品推薦方法.在PMF模型的基礎上,引入CTM模型,將PMF模型良好的推薦品質和CTM模型優越的物品錶示方法相結閤,有效地實現瞭新物品推薦；通過引入用戶興趣因子,解決瞭用戶對已購買物品的興趣變化問題.在自建的物品數據集上,利用提齣的方法、PMF模型、G-PLSA模型和UBCF方法進行瞭對比實驗,實驗結果錶明該方法具有良好的物品推薦品質.
위료극복전통협동과려추천기술적국한,제출료일충기우CTM-PMF모형적물품추천방법.재PMF모형적기출상,인입CTM모형,장PMF모형량호적추천품질화CTM모형우월적물품표시방법상결합,유효지실현료신물품추천；통과인입용호흥취인자,해결료용호대이구매물품적흥취변화문제.재자건적물품수거집상,이용제출적방법、PMF모형、G-PLSA모형화UBCF방법진행료대비실험,실험결과표명해방법구유량호적물품추천품질.
