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基于LDA主题模型的文档推荐方法

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本发明涉及一种基于LDA主题模型的文档推荐方法，属于信息技术领域。本发明使用了LDA主题模型将每个文档进行向量化，并输出该文档的主题概率，将推荐系统中的所有文档主题概率结合起来便能得到一个文档对主题的矩阵。另一方面，通过给新用户初始化来赋予每个用户一个主题概率，并使用户主题概率的维度与文档主题概率的维度保持一致，然后将所有用户主题概率结合起来得到一个用户对主题的矩阵。最后，通过用户和文档的两个主题概率矩阵，计算出用户对文档的兴趣值并将相应文档推荐给用户。这种推荐方法可以广泛运用在文档推荐系统中，并适用于各类文档。

著录项

公开/公告号CN115017293A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-06

原文格式PDF
申请/专利权人北京计算机技术及应用研究所;
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申请/专利号CN202210566870.X
发明设计人范昕煜;杨雨婷;王又辰;田宗凯;栾真;
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申请日2022-05-23
分类号G06F16/335;
代理机构中国兵器工业集团公司专利中心;
代理人王雪芬
地址 100854 北京市海淀区永定路51号
入库时间 2023-06-19 16:41:23

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-09-06

公开

发明专利申请公布

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