专栏名称: 高教学术
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FCS 11(6) 文章 | 从大众分类法语料库挖掘用户偏好的概率框架

高教学术  · 公众号  ·  · 2018-02-09 10:30

正文

导读

大众分类法数据随着其可用性的增强,对用户分析有至关重要的作用和意义,这些数据可被用于精确地检测用户偏好,更好地理解用户兴趣,从而给出个性化推荐或检索结果。


本文提出了一个严谨的概率框架,从大众分类法数据中发现用户的偏好。文章还使用相应的推理方法、最大期望(EM, Expectation–Maximization)或Gibbs 抽样算法,将三种模型合并到此概率框架。用户偏好通过局部条件分布来表示。此外,文章介绍了一种推荐方法,证明了此概率框架的多用性,评估了框架内各模型的适用性。实验结果表明,本文提出的概率框架能够有效地挖掘用户偏好。





文章精要





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