[发明专利]一种基于用户双词主题模型的短文本推荐方法在审
| 申请号： | 201510979801.1 | 申请日： | 2015-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN105608192A | 公开（公告）日： | 2016-05-25 |
| 发明（设计）人： | 吕建;徐锋;魏杰 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于文本主题分析技术的短文本推荐方法，利用文本主题模型对用户转发或发表过的信息进行主题分析，获取用户的主题偏好，并以此从大量的未阅读信息中推荐满足用户喜好的信息，从而较好地解决此类系统的信息过载问题。在双词主题模型(Biterm Topic Model,BTM)和基于短文本聚合方法的基础上提出了一个新的面向短文本主题分析的主题模型——基于用户的双词主题模型(User-based Biterm Topic Model,UBTM)，在来源于微博的真实数据集上的实验表明，UBTM模型较传统的短文本主题分析方法能获得更高质量的主题。在基于UBTM模型的短文本推荐实验中，也表明本发明所提的短文本推荐方法具有更好的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 主题 模型 文本 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于用户双词主题模型的短文本推荐方法，其特征在于，基于用户文本聚合的双词短文本主题分析技术，并利用该主题分析技术来分析用户的历史文本信息，获取用户的主题偏好，实现了一种个性化的短文本推荐方法，具体包括：1)构建基于用户文本聚合的双词短文本主题模型‑UBTM；2)基于Gibbs采样的UBTM模型求解及短文本主题推断方法。
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