LDA 主题模型

最新推荐文章于 2022-01-09 11:07:07 发布
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本文探讨了LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型在推荐系统中的多种应用方式，包括基于Bayesian Hierarchical Models的推荐系统、结合社交网络因素的概率矩阵推荐系统等。文章还提到了针对Twitter平台及科学文献的推荐实验案例。

LDA模型在推荐方面的应用

  1. 基于LDA的论文推荐模型-ctr(Collaborative modeling for recommendation) 
    论文-Collaborative Topic Modeling for Recommending Scientific Articles 
    Presentation-Collaborative Topic Modeling for Recommending Scientific Articles
  2. 基于Bayesian Hierarchical Models的推荐系统--Efficient Bayesian Hierarchical User Modeling for Recommendation Systems
  3. 结合主题模型和社交网络因素的概率矩阵的推荐系统Collaborative Topic Regression with Social Matrix Factorization for Recommendation Systems
  4. Twitter上的基于主题模型的推荐实验http://files.grouplens.org/papers/Jilin-Recommender.pdf
  5. 基于主题模型的个性化新闻推荐系统的研究与实现

LDA主题模型
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一、LDA主题模型概述 Latent Dirichlet Allocation模型简称为LDA，2003年由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan提出，用来推测文档的主题，在机器学习领域主题模型中占有非常重要的地位。 LDA将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式表示出来，通过分析并抽取出一些文档的主题分布，便可根据这些文档的主题分布进行主题聚类或文本分类。 二、L...
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这个是LDA的源代码，里面实现了中文分词，以及有实际的数据，我都已经写好了，可以把数据以文件夹的形式读入，方便使用
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http://weblab.com.cityu.edu.hk/blog/luheng/2011/06/24/%E7%94%A8gibbslda%E5%81%9Atopic-modeling/ 用GibbsLDA做Topic Modeling June 24, 2011, 4:00 pm Topic Modeling是一种文本挖掘的方法。将文本视作一个由许多许多词组成的数据库，就
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### LDA主题模型的使用方法及示例 #### 什么是LDA主题模型？ LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于概率统计的主题模型，用于发现大规模文档集合中的潜在语义结构。它通过将每篇文档表示为主题分布的概率...
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