| 题名 | 基于BTM的个性化推荐系统研究与应用; Research and Application of Personalized Recommender System Based on BTM |
| 作者 | 叶伟隆 |
| 答辩日期 | 2016-03-16 ; 2015-05-13 |
| 导师 | 王备战 |
| 关键词 | 主题模型 推荐系统 文本挖掘 Topic Model Recommender System Text Mining |
| 英文摘要 | 随着互联网的高速发展和数据的爆炸性增长，用户面临着日益严重的信息过载问题，社会化媒体的兴盛使用户更加容易淹没在信息的海洋中。推荐系统作为一种比搜索引擎更加高效的信息过滤技术，逐渐地成为各个社会化媒体的主要功能之一。 传统的推荐技术大多基于用户关系，难以有效地挖掘用户兴趣。本文在结合一元混合模型和LDA模型的基础上，引入了BTM用户兴趣建模技术，较好地解决了传统的向量空间模型维度高、矩阵稀疏和一词多义等问题，同时针对社会化媒体中的用户特征和数据特点进行了改进，并基于此设计和实现了一个包含数据收集模块、预处理模块、兴趣分析模块和个性化推荐模块的个性化推荐系统。论文的主要工作如下： 首先，研究和...; With the rapid development of Internet and the explosive growth of data, users are facing an increasingly serious problem of information overload. In recent years, users are more likely to drown in the sea of Information because the rise of social media. Recommender system, as a more efficient information filtering technology better than Search Engine, is now becoming one of the main functions of ...; 学位：工学硕士; 院系专业：软件学院_计算机软件与理论; 学号：24320121152281 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=49507 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/131626]  |
| 专题 | 软件学院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 叶伟隆. 基于BTM的个性化推荐系统研究与应用, Research and Application of Personalized Recommender System Based on BTM[D]. 2016, 2015. |
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