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文献资源主题向量表征方法分析及改进研究 被引量：1
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作者 汪英姿 徐飞 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2012年第11期141-144,共4页
DDM模型在现在流行的LDA模型中引入了残差分量来弥补判别信息的丢失,而由于文档词汇服从幂律分布,导致残差分量会受到高频主题词汇的影响。本文提出了HDDM模型,利用改进的TF-IDF函数,设置残差分量采样时的权重,提高了低频词汇在残差分... DDM模型在现在流行的LDA模型中引入了残差分量来弥补判别信息的丢失,而由于文档词汇服从幂律分布,导致残差分量会受到高频主题词汇的影响。本文提出了HDDM模型,利用改进的TF-IDF函数,设置残差分量采样时的权重,提高了低频词汇在残差分量中的作用。实验证明这种模型提高了个性化推荐的推荐质量,使得查准率得到进一步的提升。 展开更多
关键词 个性化推荐 ddm模型 hddm模型 tf-idf函数
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