吴飞飞

作品数：2被引量：51H指数：1
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供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
发文主题：LDA文本分类支持向量机隐含CTR更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于LDA和CTR的用户模型分析被引量：1
《计算机工程与应用》2016年第6期50-54,共5页吴飞飞 姬东鸿 吕超镇 
国家自然科学基金重点项目(No.61133012);国家自然科学基金面上项目(No.61173062)
个性化服务一直是研究的热点,但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测,在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束,使结果更为准确。在只需要少量人为因素下,由机器来训练最初的主...
关键词：隐形狄雷克雷分布(LDA) 主题模型 基于主题模型的协同过滤(CTR) 用户模型 推荐 
基于LDA特征扩展的短文本分类被引量：50
《计算机工程与应用》2015年第4期123-127,共5页吕超镇 姬东鸿 吴飞飞 
国家自然科学基金重点项目(No.61133012);国家自然科学基金面上项目(No.61173062)
针对中文短文本篇幅较短、特征稀疏性等特征,提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型的特征扩展的短文本分类方法。在短文本原始特征的基础上,利用LDA主题模型对短文本进行预测,得到对应的主题分布,把主题中的词作为短文本的部分特征,并扩...
关键词：隐含狄利克雷分布 文本分类 支持向量机 特征扩展 
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