主題協(xié)同過濾模型及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息交互手段的高速發(fā)展,今天的研究者們能夠比以往更容易獲得研究信息和資料。各式各樣的研究資料被電子化,通過網(wǎng)絡(luò)的形式更加迅速地傳播。但是資料規(guī)模的不斷加大也帶來了其負(fù)面效應(yīng),研究者們常常需要花費大量的時間和精力去這信息的海洋中去搜尋感興趣的內(nèi)容。此時,CiteULike等在線研究社區(qū)的應(yīng)運而生給予了研究人員極大的幫助。研究人員能夠在線有效地管理自己感興趣的文章,并且能夠與他人分享。但是這種方式并沒用能夠徹底解決上述的問題,研究人員依

2、舊需要花費巨大的精力去發(fā)現(xiàn)有價值的文章。
　　造成這種困境的主要原因是因為沒有充分理解用戶和文章,用戶面對大量的冗余信息難以做出選擇。基于協(xié)同過濾的個性化推薦系統(tǒng)能夠很好的理解用戶,其基于用戶的過去行為,利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù),分析用戶的喜好,從而對用戶進(jìn)行準(zhǔn)確的推薦。但是協(xié)同過濾本身還面臨著包括冷啟動在內(nèi)的許多問題。而另一方面,主題模型能夠有效地針對文章做出內(nèi)容分析,準(zhǔn)確地把握和理解內(nèi)容。但是主題模型對于用戶的信息把握卻十