李祖海

作品数：2被引量：12H指数：2
导出分析报告
供职机构：西安电子科技大学经济与管理学院更多>>
发文主题：个性化推荐协同过滤用户分类基于本体惊喜更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《情报杂志》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-2
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于本体与LDA主题模型的文本资源推荐方法研究被引量：4
《情报杂志》2015年第11期150-156,共7页祝婷 秦春秀 马晓悦 李祖海 
国家自然科学基金项目"基于知识地图的对等网语义社区及其知识共享研究"(编号:71103138);国家自然科学基金项目面上项目"知识社区中的资源语义空间及其检索研究"(编号:71573199);陕西省自然科学基础研究计划-面上项目"面向商务智能的用户生成内容语义分析与挖掘模型研究"(编号:2015JM7380)
为了解决基于LDA主题模型的推荐结果总是局限在同一主题范围内从而在一定程度上限制了推荐惊喜度的问题。将本体引入到基于LDA主题模型的文本资源推荐中,通过本体扩展LDA模型的主题得到关联主题,然后考虑关联主题在文本中的分布概率,结...
关键词：LDA主题模型 本体 文本推荐 语义相关度 惊喜度 关联主题 
基于用户分类的协同过滤个性化推荐方法研究被引量：8
《现代图书情报技术》2015年第6期13-19,共7页祝婷 秦春秀 李祖海 
国家自然科学基金项目"基于知识地图的对等网语义社区及其知识共享研究"(项目编号:71103138);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"大数据背景下基于用户生成内容的商务智能模型研究"(项目编号:BDY231414)的研究成果之一
【目的】解决随着用户数目剧增而造成的协同过滤算法效率过低的问题。【方法】提出一种基于用户分类的协同过滤方法。该方法引入基于规则的分类方法对庞大的用户群分类,在保证一定的推荐准确度前提下,为用户寻找局部近邻用户,并以局部...
关键词：个性化推荐 协同过滤 用户分类 规则 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部