基于LDA主题扩展的个性化电影推荐系统

工程硕士学位论文基于LDA文本主题挖掘的个性化推送及其在Spark平台的实现作者姓名梁剑工程领域电子与通信工程校内指导教师陆以勤教授校外指导教师宗凌高级工程师所在学院电子与信息学院论文提交日期2015年12月The Personalized Recommendation Based on LDA Text Topic Mining and Implementation on SparkA Dissertation Submitted for the Degree of MasterCandidate：Liang JianSupervisor：Prof. Lu YiqinSouth China University of TechnologyGuangzhou, China摘要随着互联网技术的发展，互联网已经深入生活中的方方面面，数据规模也从GB级发展到TB级，甚至是PB、EB级。

传统的信息检索技术通常只能返回主动查询的结果，并不能很好的解决用户实际的搜索需求。

在面对海量结果的情况下，也不能达到准确的满足用户之间差异化检索的需求。

个性化推荐技术通过对用户的历史数据进行挖掘，分析用户的历史记录以产生用户的兴趣模型，根据所产生的用户兴趣模型产生主动推荐的内容信息。

个性化推荐这一方法将传统的用户主动检索信息转变为网站的主动推荐信息，在满足用户信息需求的同时又能实现用户间的差异化。

本文在文本资源挖掘的基础上，研究如何通过对用户历史行为分析及文本的主题挖掘，获取用户主题层面的兴趣偏好，进而进一步的进行相似性计算工作。

本文工作主要包括以下几个方面：本文提出了个性化主题网络（Personalized Topic Network，PTN）模型，构建基于用户、文本和主题的无向图模型。

通过对用户的历史行为和文本的隐含主题挖掘，建立用户通过文本到主题的联系，使得从主题层面描述用户的兴趣偏好成为可能。

模型底层采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法对文本的主题进行挖掘，以获得文本的主题向量描述。

面向电影推荐的个性化推荐系统设计与实现个性化推荐系统在如今互联网时代发挥着越来越重要的作用，为用户提供了针对个人喜好的定制化服务。

在电影领域，个性化推荐系统的设计与实现对于提高用户的观影体验和影视产业的发展非常关键。

本文将介绍面向电影推荐的个性化推荐系统的设计思路与实现方法。

一、系统设计思路1. 数据收集与预处理面向电影推荐的个性化推荐系统需要收集用户的行为数据和电影的属性数据。

用户的行为数据包括用户的观影历史、评分、收藏等信息，可以通过用户登录账号或者匿名访问的方式进行收集。

电影的属性数据包括电影的类型、导演、演员等信息，可以通过爬虫等方式从电影数据库中获取。

收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、去重、归一化等，以便后续的推荐算法处理。

2. 特征提取与表示在个性化推荐系统中，特征提取与表示是一个重要的环节。

对于电影推荐系统，可以从电影的属性数据中提取特征，如电影的类型、导演、演员等作为特征。

另外，还可以考虑用户的观影历史、评分等作为用户的个性化特征。

通过合理选择和设计特征，可以提高推荐算法的准确性和效果。

3. 推荐算法选择与实现推荐算法是个性化推荐系统的核心。

针对面向电影推荐的个性化推荐系统，可以选择常见的推荐算法，如基于内容的推荐算法、协同过滤算法等。

基于内容的推荐算法通过分析用户和物品的内容特征进行推荐，协同过滤算法则通过分析用户的历史行为和与其他用户的相似性来推荐物品。

根据实际情况，可以选择单一的算法或者组合多种算法来实现推荐系统。

二、系统实现方法1. 数据存储与管理一个高效的个性化推荐系统需要一个稳定的数据存储与管理系统。

可以选择使用数据库来存储用户的行为数据和电影的属性数据。

常用的数据库包括MySQL、MongoDB等。

另外，为了实现实时推荐，还可以使用缓存技术将热门的电影数据存放在内存中，提高推荐的响应速度。

2. 推荐模块开发推荐模块是个性化推荐系统的核心部分，需要开发相应的算法和模型来实现推荐功能。

基于推荐系统的个性化电影推荐与评价系统设计与开发个性化推荐系统（Personalized Recommendation System）是一种根据用户的兴趣、喜好、行为等个人特征，为用户精确、个性化地推荐内容的系统。

近年来，随着互联网的快速发展，个性化推荐系统在各个领域得到了广泛的应用，其中之一就是电影推荐与评价系统。

电影推荐与评价系统在这个信息爆炸的时代可以起到指导用户选择电影的作用。

然而，由于电影的种类繁多，用户在选择电影时往往面临信息过载的情况，因此设计和开发基于推荐系统的个性化电影推荐与评价系统就显得尤为重要。

设计与开发这样一个系统需要考虑几个关键的方面。

首先，需要考虑如何获得用户的个人特征信息。

为了实现个性化推荐，我们需要了解用户的电影偏好、观看历史、社交网络等个人信息。

这可以通过用户登录、问卷调查、数据挖掘等方式来获取。

通过收集和分析这些用户个人特征信息，可以更好地了解用户的兴趣并进行个性化推荐。

其次，需要考虑如何建立电影的特征向量。

电影的特征向量是用来描述电影特征的一个向量，可以使用多种方式获得，比如基于电影内容的特征（如导演、演员、类型、时间等），基于用户评价的特征（如用户评分、评论内容等），以及基于协同过滤的特征（如用户-电影关联矩阵等）。

通过将电影转化为特征向量，可以更好地进行电影的相似度计算和个性化推荐。

然后，需要考虑如何进行电影推荐算法的选择与优化。

目前常用的电影推荐算法包括基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法以及混合推荐算法等。

基于内容的推荐算法主要通过比较电影特征向量的相似度来进行推荐；基于协同过滤的推荐算法则根据用户的历史行为和其他用户的行为进行推荐；混合推荐算法结合了多种算法的优势。

在选择合适的推荐算法时，需要根据系统的需求和效果进行权衡，并进行算法的优化以提高推荐效果和速度。

最后，需要考虑如何进行用户评价的管理和分析。

用户的评价信息有助于提高推荐算法的准确性和用户体验。

基于数据挖掘的个性化电影推荐系统设计与实现随着互联网和视频流媒体技术的快速发展，人们对于电影的需求也日益增长，如何设计一个能够个性化推荐电影的系统成为了一个重要的研究方向。

数据挖掘作为一种从大规模数据中提取模式、关系或知识的技术，被广泛应用于电影推荐系统的设计与实现当中。

本文将介绍一个基于数据挖掘的个性化电影推荐系统的设计与实现，包括数据预处理、特征提取、模型训练与推荐等几个关键步骤。

首先，对于一个个性化电影推荐系统而言，数据预处理是一个非常重要的步骤。

我们需要收集包括用户信息、电影信息和用户对电影的评分等多种类型的数据。

收集到的数据需要进行清洗和去噪，以保证数据的准确性和完整性。

同时，还需要对数据进行特征工程，提取出能够描述用户和电影的相关特征，如用户性别、年龄、电影类型等。

接下来，特征提取是构建个性化电影推荐系统的关键步骤之一。

通过对用户和电影特征进行提取，可以将其转换为计算机可处理的数据形式。

可以采用多种技术来实现特征提取，如词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。

这些方法可以将用户和电影的特征向量化，方便后续的模型建立和计算。

然后，模型训练是推荐系统中重要的一步。

根据用户对电影的评分数据，可以采用机器学习或深度学习的方法，训练出一个推荐模型。

常用的模型包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。

协同过滤通过分析用户的历史行为和兴趣，发现与其相似的用户或电影，从而进行推荐。

内容过滤则是通过对电影内容的分析，将电影推荐给与其相似的用户。

混合过滤结合了协同过滤和内容过滤的优点，提供更准确的个性化推荐。

最后，推荐是个性化电影推荐系统的核心功能。

通过将用户特征和电影特征输入到训练好的推荐模型中，可以得到推荐结果。

根据推荐模型的输出，将推荐的电影信息展示给用户。

同时，可以采用评估指标来评价推荐系统的性能，如准确率、召回率和F1值等。

总之，基于数据挖掘的个性化电影推荐系统的设计与实现是一个多步骤的过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练和推荐等几个关键步骤。

《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，电影资源的不断丰富，人们面临着众多的电影选择。

然而，如何在众多的电影资源中寻找到真正符合个人口味的电影成为了人们迫切需要解决的问题。

因此，个性化电影推荐系统应运而生。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现。

二、协同过滤算法概述协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，其基本思想是利用用户的历史行为数据，寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好进行推荐。

协同过滤算法主要包括用户之间的协同过滤和基于项目的协同过滤。

三、系统设计（一）数据预处理首先，我们需要收集用户的观影历史数据，包括用户观看的电影、评分等信息。

然后对这些数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，以便后续的算法处理。

（二）用户相似度计算在协同过滤算法中，用户相似度的计算是关键。

我们可以采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法来计算用户之间的相似度。

系统将计算所有用户之间的相似度，并存储在相似度矩阵中。

（三）推荐算法实现基于用户相似度，我们可以采用最近邻法、基于矩阵分解的方法等来实现推荐算法。

系统将根据目标用户的相似用户及其喜欢的电影，为目标用户推荐相似的电影。

（四）推荐结果输出系统将根据推荐算法计算出的结果，将推荐的电影按照一定顺序（如评分高低、更新时间等）输出给用户。

同时，系统还将提供一些额外的功能，如电影详情查看、电影评价等。

四、系统实现（一）技术选型系统采用Python语言进行开发，使用pandas、numpy等数据科学库进行数据处理和计算，使用Flask等Web框架进行Web服务开发。

同时，为了加速数据处理和计算，系统还采用了分布式计算框架Hadoop和Spark。

（二）数据库设计系统采用MySQL数据库进行数据存储。

数据库包括用户表、电影表、评分表等。

其中，用户表存储用户的基本信息；电影表存储电影的基本信息；评分表存储用户对电影的评分信息。

基于机器学习的个性化电影推荐系统个性化电影推荐系统是一种利用机器学习算法来根据用户个人兴趣和偏好推荐电影的智能系统。

它能够根据用户的历史观影记录、评分和行为数据，快速分析用户的喜好，从大量的电影库中选择适合用户的个性化推荐。

随着互联网的快速发展和海量电影资源的涌现，用户在面对众多电影的选择时常常感到困惑。

传统的电影推荐往往只是基于电影的流行度和类型来推荐，缺乏对用户个人兴趣的考虑。

而个性化电影推荐系统通过机器学习的方法，能够自动识别用户兴趣和偏好，精准地为用户推荐感兴趣的电影，提供了更好的观影体验。

在构建个性化电影推荐系统时，首先需要收集用户的观影历史数据以及评分数据。

这些数据可以来自于用户在平台上观看电影的记录、评分页面以及其他用户行为信息。

然后，利用机器学习算法对这些数据进行分析和建模，从而能够更好地了解用户的喜好和兴趣。

在机器学习算法中，常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤和混合过滤等。

协同过滤算法是最为常用的推荐算法之一，它通过分析用户历史行为和其他用户的行为差异，从而预测用户对电影的偏好。

协同过滤算法可以分为基于用户和基于物品的两种方法。

基于用户的协同过滤算法侧重于根据用户之间的相似度来推荐电影，而基于物品的协同过滤算法则是根据电影之间的相似度来进行推荐。

相比于协同过滤算法，内容过滤算法更注重对电影本身的内容进行分析和推荐。

内容过滤算法通过分析电影的类型、导演、演员等相关信息来预测用户对电影的偏好。

这种算法能够根据用户的观影历史和电影的特征，精准地推荐感兴趣的电影。

除了以上两种常用的推荐算法，还可以采用混合过滤算法来进行电影推荐。

混合过滤算法结合了协同过滤和内容过滤的优点，通过综合考虑用户之间的关系和电影的特征来进行推荐。

这种方法能够提高推荐的准确性和覆盖率，给用户更好的观影体验。

在构建个性化电影推荐系统时，还需要考虑推荐系统的可解释性和透明度。

推荐系统应该能够向用户解释为什么会给出这样的推荐结果，以增加用户的信任和满意度。

《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

海量的数据资源为各行各业提供了前所未有的机遇和挑战。

在电影推荐领域，基于大数据分析的推荐系统已经成为了一种趋势。

本文将介绍一种基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现，通过分析用户行为数据和电影内容数据，提供精准、个性化的电影推荐服务。

二、相关技术概述2.1 Hadoop技术Hadoop是一个开源的分布式计算平台，能够处理海量数据。

它包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce等核心技术，能够提供高效、可靠的数据存储和计算服务。

2.2 推荐系统技术推荐系统是一种利用用户行为数据和物品特征数据，为用户提供个性化推荐服务的系统。

常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。

三、系统设计3.1 系统架构设计本系统采用分布式架构，基于Hadoop平台进行设计。

整个系统包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和应用层。

其中，数据采集层负责收集用户行为数据和电影内容数据；数据处理层负责对数据进行清洗、转换和存储；推荐算法层负责运用各种推荐算法进行电影推荐；应用层负责向用户提供电影推荐服务。

3.2 数据处理流程设计数据处理流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和结果输出等步骤。

首先，通过爬虫等技术收集用户行为数据和电影内容数据；然后，对数据进行清洗、转换和存储；接着，提取出用户特征和电影特征，运用推荐算法进行模型训练；最后，输出电影推荐结果。

3.3 推荐算法选择与实现本系统采用协同过滤和内容过滤相结合的混合推荐算法。

协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，能够根据用户的历史行为数据和物品的相似度进行推荐；内容过滤算法则根据电影的内容特征和用户偏好进行推荐。

在实现上，我们采用Hadoop的MapReduce框架进行分布式计算，提高系统的可扩展性和性能。

《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，大数据技术被广泛应用于各个领域。

电影行业也正在通过运用大数据分析技术来提高用户体验和服务质量。

基于Hadoop的电影推荐系统是其中的一个重要应用，该系统能够通过分析用户的历史行为和喜好，为用户提供个性化的电影推荐服务。

本文将介绍基于大数据分析的推荐系统的设计与实现，重点探讨基于Hadoop的电影推荐系统的设计思路和实现方法。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先需要进行需求分析。

根据电影行业的特点和用户需求，我们需要设计一个能够分析用户行为和喜好、提供个性化推荐服务的系统。

系统需要支持海量数据的存储和处理，以及快速响应和准确推荐的能力。

2. 架构设计基于Hadoop的电影推荐系统采用分布式架构，以Hadoop生态系统为基础，包括HDFS、MapReduce、Hive等组件。

系统架构包括数据层、处理层和应用层。

数据层负责存储用户行为数据和电影数据；处理层负责处理和分析这些数据；应用层负责向用户提供推荐服务。

3. 数据处理流程数据处理流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和推荐生成等步骤。

首先，通过数据采集模块从各种数据源中获取用户行为数据和电影数据；然后，通过数据预处理模块对数据进行清洗和转换；接着，通过特征提取模块提取出有用的特征；然后，使用机器学习算法进行模型训练；最后，根据用户的行为和喜好生成推荐结果。

三、关键技术实现1. 数据存储系统采用HDFS作为数据存储层，能够支持海量数据的存储和管理。

通过将数据分散存储在多个节点上，提高了系统的可靠性和可扩展性。

2. 数据处理与计算系统采用MapReduce框架进行数据处理和计算。

MapReduce 能够将大规模的数据集分割成多个小任务，并分配给多个节点进行并行处理，从而提高了处理速度和效率。

此外，系统还采用了机器学习算法进行模型训练和推荐生成。

基于用户兴趣的个性化电影推荐系统设计与实现个性化电影推荐系统是一种通过分析用户兴趣和行为，为用户提供个性化的电影推荐的智能化系统。

本文将围绕基于用户兴趣的个性化电影推荐系统的设计与实现展开讨论。

一、引言个性化推荐系统已经成为了现代电商、社交媒体等领域的重要应用之一。

而在电影领域，个性化推荐系统也具有重要的应用价值。

通过分析用户的观影历史、评分和兴趣偏好，个性化电影推荐系统可以为用户提供精准的电影推荐，提高用户的观影体验。

二、系统需求分析1. 用户兴趣建模个性化电影推荐系统的核心是建立准确的用户兴趣模型。

用户兴趣模型可以通过分析用户的观影历史、评分和评论等信息来构建。

可以采用协同过滤算法、内容过滤算法等来对用户兴趣进行建模。

2. 电影信息处理个性化电影推荐系统需要对海量的电影信息进行处理。

首先，需要获取电影的基本属性，如类型、导演、演员等信息。

其次，可以通过文本挖掘技术对电影的剧情、评论等进行分析，从而得到更加详细的电影信息。

3. 推荐算法设计个性化电影推荐系统需要设计有效的推荐算法来为用户提供个性化的推荐结果。

常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。

可以根据具体情况选择合适的算法，或者结合多种算法进行推荐。

三、系统设计与实现1. 数据收集与预处理个性化电影推荐系统需要收集用户的观影历史、评分和评论等数据。

可以通过用户注册信息、电影评分网站等渠道获取数据。

在预处理阶段，需要对数据进行清洗、去重、标准化等处理，以便后续的建模和分析。

2. 用户兴趣建模用户兴趣建模可以采用协同过滤算法来挖掘用户的兴趣特点。

通过计算用户与其他用户的相似度，找到与用户兴趣相似的用户，然后根据这些相似用户的行为进行推荐。

同时，可以结合内容过滤算法，将用户兴趣与电影内容特征进行匹配，从而提高推荐的准确性。

3. 电影信息处理对于电影信息的处理，可以采用文本挖掘技术来提取电影的剧情、评论等信息。

可以使用自然语言处理技术对电影评论进行情感分析，从而了解用户对电影的情感倾向，进一步精细化推荐。

《基于大数据分析的推荐系统研究——基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

海量的数据资源为各个领域提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。

在这样的背景下，推荐系统应运而生，其基于用户的行为数据和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。

本文将重点研究基于大数据分析的电影推荐系统，通过Hadoop技术实现系统的设计与开发。

二、背景与意义电影作为人们重要的娱乐方式之一，其市场规模庞大。

然而，随着电影数量的不断增加，用户面临着选择困难的问题。

因此，一个高效、准确的电影推荐系统对于提高用户体验、促进电影产业发展具有重要意义。

基于大数据分析的推荐系统可以通过分析用户的行为数据和偏好，为用户提供个性化的电影推荐，从而提高用户的满意度和忠诚度。

三、相关技术概述1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理海量数据。

其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。

HDFS负责存储海量数据，MapReduce 则用于处理大规模数据的计算任务。

2. 推荐算法：推荐算法是推荐系统的核心，常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、矩阵分解等。

协同过滤通过分析用户的行为和偏好，找出相似的用户或物品，从而进行推荐。

内容过滤则根据物品的内容和用户的兴趣进行推荐。

四、系统设计1. 系统架构：本系统采用基于Hadoop的分布式架构，包括数据存储层、数据处理层和应用层。

数据存储层负责存储用户行为数据和电影数据，数据处理层负责处理大规模数据的计算任务，应用层则提供用户界面和API接口。

2. 数据源：系统的主要数据源包括用户行为数据和电影数据。

用户行为数据包括用户的浏览记录、观看记录、评分等，电影数据包括电影的标题、导演、演员、简介等。

3. 推荐算法：本系统采用协同过滤和内容过滤相结合的混合推荐算法。

论基于机器学习的电影推荐系统设计随着互联网时代的到来，人们对于电影信息的获取和消费方式也发生了变化。

传统的租赁和购买电影光盘的方式已经被逐渐取代，消费者更加倾向于通过在线视频平台或者电影推荐系统来查找和观看电影。

这也同时说明了电影推荐系统在现代信息社会中的重要性和必要性。

本文将探讨基于机器学习的电影推荐系统的设计。

一、电影推荐系统的发展历程电影推荐系统是一种以人工智能技术和数据挖掘技术为基础，通过对用户行为和偏好的分析，从而向用户推荐特定的电影或影片。

该系统最早出现在上世纪末期，当时主要是基于人工计算或规则推荐的方式。

随着机器学习技术的逐渐兴起，电影推荐系统也有了更加先进的发展。

二、机器学习在电影推荐系统中的应用基于机器学习的电影推荐系统，主要是通过算法对用户行为数据进行分析，从而预测或推荐用户感兴趣的电影，并根据反馈不断调整和优化推荐结果。

这样的系统有着更好的可靠性和准确性，具有更加广阔的应用前景。

三、基于机器学习的电影推荐系统的算法常用的基于机器学习的电影推荐算法有以下几种：1、基于物品的协同过滤算法该算法主要是基于用户对物品的评分或者细节行为的观察，从而找到相似物品来进行推荐。

该算法主要的优点就是不需要获取用户的个人资料就可以进行推荐，同时该算法还可以减少系统的数据量和计算量。

2、基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法则是基于用户相似度来推荐类似的电影。

该算法需要对用户信息进行收集和处理，根据用户对电影的评分或点击等行为进行分类处理和计算，从而找到与之行为相似的用户群体。

3、基于内容的过滤算法基于内容的过滤算法则是主要基于电影属性来进行推荐。

比如该算法会对电影的类型、导演、演员以及电影的描述等进行分析，从而根据用户的兴趣推荐相似的电影。

四、基于机器学习的电影推荐系统的设计基于机器学习的电影推荐系统的设计主要需要考虑以下几个方面：1、用户界面设计用户界面是电影推荐系统最重要的模块之一，它可以决定用户是否愿意使用该系统。

《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，人们越来越依赖于网络平台来获取信息和娱乐。

在众多在线娱乐服务中，电影推荐系统凭借其能够准确推荐符合用户口味的电影而备受欢迎。

本篇论文旨在介绍基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现。

协同过滤算法作为一种经典的推荐算法，其能够有效地分析用户的历史行为和喜好，为不同用户提供个性化的电影推荐。

二、系统概述本系统采用协同过滤算法，通过分析用户的历史观影记录、电影的属性和其他用户的相似度，为用户提供个性化的电影推荐。

系统主要由数据预处理模块、协同过滤模块、推荐结果生成模块和用户界面模块组成。

三、关键技术与方法1. 数据预处理：该模块主要负责收集用户的历史观影记录和电影的属性信息。

这些数据包括用户的观影时间、观影时长、电影的评分等信息。

此外，还需对数据进行清洗和去重等处理，以确保数据的准确性和有效性。

2. 协同过滤算法：本系统采用基于用户的协同过滤算法。

该算法通过计算不同用户之间的相似度，找出与目标用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好来为目标用户推荐电影。

3. 推荐结果生成：该模块根据协同过滤算法的结果，结合电影的属性和其他相关因素，生成个性化的电影推荐结果。

推荐结果以列表的形式展示给用户，包括电影的名称、简介、评分等信息。

4. 用户界面：本系统提供友好的用户界面，方便用户查看和操作。

用户界面包括登录、注册、浏览电影、查看推荐结果等功能。

此外，系统还提供用户反馈功能，以便用户对推荐结果进行评价和改进。

四、系统实现1. 数据采集与处理：通过爬虫程序从各大电影网站和社交媒体平台收集电影信息和用户的历史观影记录。

然后对数据进行清洗和去重等处理，确保数据的准确性和有效性。

2. 协同过滤算法实现：采用基于余弦相似度的算法计算用户之间的相似度。

首先，将用户的观影记录转换为向量形式，然后计算不同用户向量之间的余弦相似度。

接着，根据相似度找出与目标用户相似的其他用户，根据这些相似用户的喜好来为目标用户推荐电影。

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个性化电影推荐与评价系统设计与研究随着互联网的普及和发展，人们可以随时随地通过各种媒介来观看电影。

然而，由于电影数量的爆炸性增长，人们在选择电影的时候常常感到困惑。

为了解决这个问题，个性化电影推荐与评价系统应运而生。

个性化电影推荐与评价系统是一种基于用户个人喜好和兴趣的智能推荐系统，通过分析用户的行为数据和电影内容特征，为用户提供个性化的电影推荐和评价服务。

它不仅可以帮助用户快速找到自己喜欢的电影，还可以为电影制片方和电影平台提供有价值的用户反馈和市场数据，提高电影推荐准确性和用户满意度。

个性化电影推荐与评价系统设计涉及两个关键方面：推荐算法和评价模型。

推荐算法是根据用户的历史观影记录和个人喜好来预测用户对其他电影的喜好程度，并为用户生成个性化的电影推荐列表。

评价模型是用来评估用户对电影的喜爱程度，并根据用户的评价反馈来改进推荐算法的准确性。

推荐算法是个性化电影推荐与评价系统的核心技术。

目前常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

基于内容的推荐算法通过分析电影的特征和用户的喜好来进行推荐。

协同过滤推荐算法则是基于用户行为数据，通过挖掘用户之间的相似性来找到潜在的兴趣相投用户，并根据他们的喜好来生成推荐。

混合推荐算法则是综合利用多种推荐算法的优点，提高推荐的准确性和多样性。

评价模型是用来评估用户对电影的喜爱程度的重要工具。

常用的评价模型包括情感分析、主题模型和深度学习等。

情感分析通过挖掘用户对电影的评价文本中的情感词语和情感极性来判断用户对电影的喜爱程度。

主题模型则是通过分析用户对电影的评价文本中的主题词语来推断用户对电影的兴趣方向。

深度学习则是一种基于神经网络的模型，通过深层次的特征学习来挖掘用户对电影的喜好。

除了推荐算法和评价模型，个性化电影推荐与评价系统设计还需考虑用户界面设计和推荐效果评估等方面的问题。

用户界面设计要简洁明了，方便用户进行操作和管理个人喜好信息。

推荐效果评估则需要建立评价指标来评估推荐算法的准确性、多样性和实时性等方面的指标。

基于机器学习的电影推荐系统设计与开发随着大数据时代的到来，各种信息都已成为我们生活中不可或缺的一部分。

在这种背景下，推荐系统已经成为了互联网服务的一个重要组成部分。

推荐系统可以帮助我们无需大量搜索和筛选的情况下，从海量的信息中挑选出自己感兴趣的内容，以帮助我们更快地完成决策和消费选择。

在电影业界，机器学习和推荐算法被广泛用于电影推荐，以帮助用户在众多的电影中找到自己最为喜欢的那个。

一、基于机器学习的电影推荐系统的基础1.1 推荐系统的基本原理推荐系统基于实际用户的需求对大量的商品、服务、信息进行分类和排名并向用户提供个性化的推荐结果。

推荐算法一般能够提供协同过滤、基于内容的过滤、隐式反馈和社交网络等多种推荐模式。

其中，基于机器学习的电影推荐系统主要基于协同过滤算法。

协同过滤算法是由数据分析和数据挖掘公司提供的方法，它的核心思想是利用用户之间的相似度或者物品之间的相似度来进行推荐。

1.2 机器学习在电影推荐系统中的作用机器学习在电影推荐系统中的作用主要是进行预测和分类，以帮助系统更好地适配用户需求。

例如，通过使用相关性算法比较用户和电影的特征，推荐系统就能够从数据中获取我们很难发现的模式和规律，进而推荐给我们我们最喜欢的电影。

二、基于机器学习的电影推荐系统设计与开发设计一个基于机器学习的电影推荐系统需要经过以下几个步骤：2.1 数据采集数据的质量是决定推荐系统效果的关键因素之一。

在数据采集时，需要从多个渠道获取电影数据，包括影片本身的基本信息、用户的评分及评价等信息。

2.2 数据预处理采集回来的数据一般是经过处理的低质量数据。

为了提高推荐算法的准确性，需要对数据进行清洗、去重、统一格式等操作，从而确保数据的质量。

2.3 特征提取电影是由多种特征组成的，例如演员、导演、类型、时长、评分、地区等。

通过对电影特征的提取和建模，可以找出电影之间的相似性和相关性，用于计算推荐分数。

2.4 机器学习算法在建立基于机器学习的推荐系统时，需要将数据集分成训练集和测试集，通过训练模型对即将上映的电影进行预测，给出推荐结果。

《基于LDA模型的影评文本情感分析》篇一一、引言随着互联网的普及和社交媒体的兴起，影评作为电影宣传和观众交流的重要手段，逐渐成为人们获取电影信息和表达观影感受的重要途径。

因此，对影评文本进行情感分析具有重要的研究价值。

本文将介绍一种基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的影评文本情感分析方法，旨在提高情感分析的准确性和可靠性。

二、LDA模型概述LDA模型是一种主题模型，通过统计文本中词汇的出现情况，自动发现文本的主题。

在影评文本情感分析中，LDA模型可以用于发现影评中的主题和情感倾向，从而为情感分析提供依据。

三、影评文本预处理在进行LDA模型训练之前，需要对影评文本进行预处理。

预处理包括数据清洗、分词、去除停用词、词性标注等步骤。

其中，数据清洗主要是去除影评中的无效信息和噪声，如HTML标签、特殊符号等；分词是将文本切分成单个词语；去除停用词是去除一些常见但无实际意义的词语，如“的”、“了”等；词性标注是为每个词语标注其词性，以便后续分析。

四、LDA模型训练在完成影评文本预处理后，可以开始进行LDA模型训练。

首先，需要确定主题数量和主题的粒度。

主题数量过多会导致每个主题的词汇过于分散，主题数量过少则无法充分反映影评中的主题和情感倾向。

因此，需要根据实际情况进行选择。

其次，根据训练语料库中的词汇和词性等信息，使用LDA模型进行训练，得到每个主题的词汇分布和主题之间的关联关系。

五、情感分析在得到LDA模型的主题和词汇分布后，可以进行情感分析。

首先，根据每个主题的词汇分布，可以判断每个主题的情感倾向。

例如，某个主题的词汇中包含大量正面情感的词语，则可以判断该主题为正面情感倾向。

其次，根据每个影评中各个主题的出现情况和权重，可以计算每个影评的情感得分。

最后，根据情感得分可以判断每个影评的情感倾向和情感强度。

六、实验结果与分析为了验证基于LDA模型的影评文本情感分析方法的准确性和可靠性，我们进行了实验。

图1电影主题分类步骤图2LDA算法的贝叶斯图模型图模型的参数说明如表1所示。

假设电影简介内容的集合已知，那么已知变量,可以被观察到，先验参数也依据经验算出，分别是和；而存在3个隐含变量是未知的，分别是，可以通过前面观察到变量及先验参数估计得到。

结合LDA算法中的贝叶斯图模型，得到对应的概率分布：。

（1同时根据LDA算法的贝叶斯图模型，也可以得到LDA整体联合概率分布：。

（2由于独立于，独立于，所以可以当成两项因子单独处理，第一项因子是给定主题采样词的过程，表达式如下：，（3式中，，表示词被观察到分配给主题的次数。

第二项因子是给定电影简介内容确定电影主题的过程，表达式如下：，（4式中，，表示主题分配给文档的次数。

将式（3）和式（4）带入式（2），得到最终的LDA联合分布公式：。

（5 Gibbs采样的概率分布结合最终的结果可以计算得到。

采用Gibbs采样求解LDAGibbs采样算法计算LDA可以描述为：Gibbs通过每次选都必须排除目前存在的主题分布，只能依据其他词的分布进行估计各主题的概率，代表除去算出当前的词的主题概率分布后，还需要为该词采样新主题，同理其他的词也不断更新，直到所有的主题分布及每个主题词分布同时收敛为止，最终得出待估计的参数，及单,实验中往往会设置最大迭代次数。

每次计算采样求解LDA的最终结果如下：。

所有电影简介内容中词语的主题分配在Gibbs同时依据词语主题分配，可以计算出LDA中的隐含变量和。

由于多项分布的共轭分布是分布，每个电影简介内容上主题分布的后验分布和每个电影主题下的单词后验分布如下：，电影简介内容的主题个数向量由构成；电影主题的单词个数向量由构成。

由式（7）可以得出，的后验分布分别与，的先验分Dirichlet分布。

期望计算公式，个分布的隐含变量和：，。

10）带入到式（6），最终得到的采样公式为：实验结果与分析电影主题分类的第一步是对数据进行预处理，首先将电影简介内容进行分词操作，常用的分词工具有LTP-cloud将电影简介数据进行预处理，给定主题一个初始值主题的取值是一个先验值需要提前给定，接着把预处理好的数据放入搭建好的算法模型中，得出每个电影的主题分布与每个主题的词分布，图3是每个主题对应的词分布，从图中可以看出，每个主题中每个词出现的概率是不一样。

V ol .37N o.6Jun.2021赤峰学院学报渊自然科学版冤J our nalofChi f eng U ni ver s i t y (N at ur alSci ence Edi t i on)第37卷第6期2021年6月在网络迅速发展的今天袁随着各种新闻网站的出现袁报纸等纸质新闻已经逐渐离开人们的视线袁给人们带来了极大的方便袁人们能够通过网络来了解自己所偏好的新闻信息袁但随着新闻信息井喷式的增加与高速的更新效率袁海量的信息带来了大量的无用新闻以及重复新闻袁甚至无法使今日新闻及时准确地推荐给用户袁导致用户的需求无法及时满足袁失去用户对新闻网站的友好度[1]遥但随着推荐系统的使用与普及袁各大新闻网站通过适当的推荐算法对用户的偏好尧浏览记录尧点击率等信息进行分析整合袁通过预测用户的兴趣计算出相应的推荐列表袁将靠前的新闻信息推荐给用户遥当前在新闻推荐中主流的推荐算法包括基于内容的推荐和协同过滤推荐算法遥基于内容的推荐算法是通过对用户浏览新闻历史进行提取关键词袁进行统计整合袁判断用户对新闻类别的偏好袁再将与用户偏好新闻信息内容相似的新闻推荐给该用户袁并且无冷启动问题遥基于用户的协同过滤推荐是通过获取不同用户的浏览记录来找到和目标用户相似的用户集合袁并通过相似计算将用户集合中的偏好新闻相似的但目标用户未浏览过的新闻推荐给目标新闻遥1相关文献概述随着国内外学者对推荐算法的深入研究袁越来越多的因素被考虑进推荐算法中袁使推荐算法越来越复杂袁准确率也越来越高遥在关于新闻信息方面的推荐袁随着对推荐算法的不断研究和探讨袁其推荐效率也在逐渐提高遥通过对用户的喜好和需求来进行推荐新闻内容袁将有可能是用户偏好的新闻列表推荐给用户袁解决了用户盲目寻找的问题[2]袁但推荐效率和准确率仍有待提高遥一种对推荐列表进行增量更新并融合潜在语义分析的方法来将新闻文章的相关性保持正相关袁解决了用户偏好的不确定性问题袁但存在语义分歧的状况[3]遥根据社交和时间因素提出了一种融合社交网络和时间函数的主题模型[4]袁更多地考虑用户特征来增加推荐效率袁但却忽略了内容本身遥使用LD A 聚类的方法对数据进行主题簇的划分袁快速给出合理的推荐列表[5]遥在LD A 模型基础上加入了对用户行为的分析来提高推荐的有效性和实时性[6]遥为解决数据稀疏性袁通过评分信息和每个时间段的访问量来构建LD A 模型袁从召回率尧F1值等方面进行了充分地优化[7]遥B asi l i co J 等[8-10]也充分说明了时间在推荐算法中的重要性遥同样为了防止出现词义的混淆尧模糊提出了将文本交互信息作为数据基础源来提高推荐准确率的TI N -LD A 模型[11]遥通过设置用户排序主题模型来反映文档主题的重要性袁进而提高用户对推荐算法的满意度[12]遥通过构建LD A 模型来发现用户对与部分主题的偏好及兴趣分布袁极大地满足了用户对推荐算法的需求[13]遥通过LD A 结合多标记源分类器得到性能更高的主题模型袁并利用主动学习思想来提高推荐的准确度[14]遥基于以上主题模型的研究袁通过分析新闻信息的更新速度以及时效性袁本文通过构造改进的基于改进LD A 主题模型的个性化新闻推荐算法丁正祁袁彭余辉袁孙刚渊阜阳师范大学袁安徽阜阳236037冤摘要院结合用户兴趣与新闻时效性的特点袁对传统推荐算法和标准LD A 主题模型进行思考袁提出一种基于LD A (Lat ent D i r i chl et A l l ocat i on)的文档-主题-词的三层贝叶斯概率模型结合时间函数的推荐算法袁采用G i bbs Sam pl i ng 进行超参数推导袁提升推荐效果遥实验结果表明袁该算法在适当参数设定下的推荐结果比协同过滤及标准的基于改进LD A 模型的算法有更小的预测误差袁向用户推荐偏好新闻更有效率遥关键词院LD A 主题模型曰贝叶斯模型曰推荐算法曰时间函数中图分类号院TP391曰O 212.8文献标识码院A文章编号院1673-260X 渊2021冤06-0028-05收稿日期院2021-04-01基金项目院安徽省教育厅自然科学研究项目渊K J 2019A 0532曰K J 2019A 0542曰K J 2020Z D 48冤曰阜阳师范大学大数据与智能计算创新团队(X D H X T D 201703)曰阜阳市人文社会科学研究专项项目(FY SK 2019Q D 10). All Rights Reserved.LD A 主题模型(N R _TLD A )来进行推荐袁将用户浏览过的新闻文本信息转化成容易建模的数字信息袁通过新闻主题分布及关键词分布来判断用户的兴趣偏好袁并结合时间衰减函数缓解因时间跨度较大带来的兴趣迁移的影响袁将更准确地推荐列表推荐给目标用户袁减少预测误差遥2N R _T LD A 推荐算法通过分析用户浏览的新闻文本信息及其时效性特点袁本文在LD A 模型提取新闻主题的同时考虑到新闻发表时间袁在建模过程中袁对距离当前时间更近的关键词给予更大的时间权重袁通过对时间的限制来优化用户偏好主题模型袁如图1所示遥2.1LD A 主题模型LD A 模型于2003年由Bl ei等人提出袁是包含docum ent -t opi c-wor d 的无监督贝叶斯概率模型[15]袁训练集不需要手工标注遥该模型也是典型的词袋模型[16]袁认为docum ent由互不关联且无先后顺序的词汇组成袁根据词在文中的概率分布来反映docum ent 中的主题分布信息袁相对于提取关键词技术[17]袁LD A 模型更注重语义信息袁通过对文档进行建模袁挖掘出文档集中潜在的主题信息遥LD A 三层贝叶斯模型如图2所示遥其中琢寅酌m 寅Z m ,n 组成D ir i chl et-m ul t i 共轭袁表示从先验D i r i chl et 分布琢中取样生成文档m 的主题分布酌m 袁再从酌m 中取样生成文档m 中第n 个词的doc-w or d 分布Z m ,n 曰茁寅啄k 寅W m ,n 组成D ir i chl et -m ul t i共轭袁表示从先验D i r i chl et分布茁中取样生成t opi c-wor d 分布啄k 袁再从啄k 中采样生成词W m ,n 遥doc-t opi c 分布和t opi c-wor d 分布是相互独立的袁这是因为主题产生词时不依赖任何文档遥根据LD A 原理及贝叶斯公式可得院p(w|m )=移Kk=1p(w|Z k )p(Z k |m )(1)其中p (w |m )表示文档m 中单词n 的分布概率袁p(w |Z k )表示第k 个主题Z 中单词w 的分布概率袁p(Z k |m )表示文档m 中第k 个主题的分布概率遥G i bbs 采样是当前LD A 模型中主流的采样方法袁适用于长文本信息例如新闻袁通过多次迭代得出doc-t opi c 分布矩阵酌m 和t opi c-wor d 分布矩阵啄k 袁其估算公式如下院酌m k =琢k +n (k)m ,劭i撞Kk=1(琢k +n (k)m ,劭i )(2)啄kn =茁n +n (n)k,劭i撞Nn=1(茁n +n (n)k,劭i )(3)在不考虑i =(m ,n)位置的词时袁其中n (k)m ,劭i 表示主题k 中新闻m 的次数袁n (n)k,劭i )表示单词n 在主题k 中的次数遥LD A 模型的G i bbs Sam pl i ng 公式即为两公式相乘遥G i bbs Sam pl i ng 是M CM C (马尔科夫链蒙特卡洛)算法的一种袁其在LD A 模型中的物理意义是在k 条doc-t opi c-wor d 路径中进行采样袁路径图如图3所示遥通过迭代收敛即可得到所有wor d 的主题z 袁然后统计t opi c-wor d 关系矩阵袁即可得到LD A 模型遥为了得到质量更好的主题模型袁本文取G i bbs 采样后的所有结果取平均值来做参数估计遥图1N R _TLD A推荐算法流程图图2LD A主题模型图3G i bbs Sam pl i ng 路径. All Rights Reserved.2.2构造结合时间因子的用户权重矩阵统计每个用户中由LD A 模型中得出的预测值大于0.4的主题个数袁构造us er -t opi c 矩阵袁用户在具体某一时间段的偏好被认为是相对固定的袁当其对新闻信息进行浏览或评论时具有时间属性袁用户对同一类型新闻的浏览时间越接近袁说明其在此时间段的兴趣偏好越相似袁由此可以加入时间因子来计算用户偏好矩阵遥时间衰减因子函数常用指数衰减函数袁其时间因子权重公式院t u,i =exp{-子(t n -th u,i )}(4)其中t u,i 表示时间权重袁t n 表示当前时间点袁t h u,i 表示用户u 浏览新闻i的时间点袁子表示权重参数遥在计算相似度的过程中袁用户对某类新闻主题的评分用该类新闻主题的个数来代替袁在这里使用Pear s on 系数来计算相似度袁可得结合时间因子的用户相似度为院s i m (u,v)=撞i 沂I uv ((r ui -r 軃u )伊t ui )伊r vi -r 軃v )伊t vi撞i 沂I uv ((r ui -r 軃u )伊t ui )2伊撞i 沂I uv ((r vi -r 軃v )伊t vi)2姨(5)其中s i m (u,v)指用户u 和v 间考虑时间因子后的相似度袁t ui 指用户u 浏览某类新闻i的时间权重袁r u i 指用户浏览某类新闻的次数渊以下均以评分对待冤遥根据s i m (u,v)值按照顺序排列选出用户的最近邻袁然后使用平均偏差法对相应新闻进行预测评分袁公式为院q ui =r u +撞v 沂N(u)k s i m (u,v)(r vi -r 軃v )撞v 沂N(u)k s i m (u,v)(6)其中q ui 表示用户u 对新闻i的预测评分袁N (u)k 表示与用户u 相似度最大的前k 个用户袁r u 表示用户已有评分的平均值袁r vi 指用户v 对新闻i的评分袁由此可得us er -t opi c 的偏好矩阵遥2.3通过对us er -t opi c 矩阵加权处理产生推荐根据上述对数据的处理可以得到us er-t opi c 概率模型和us er -t opi c 用户权重矩阵袁结合用户对新闻信息的偏好程度和其他用户对其偏好新闻的喜欢程度袁计算该用户对新闻的预测评分值遥考虑U 个用户袁设用户u i 对新闻n 的偏好概率为p u in 袁用户u i 在用户u j 影响下对新闻n 的预测值为q u i i 袁两者相乘即得到用户u i 在用户u j 影响下对新闻n 的最终预测值袁其计算公式:pr e u ii =撞Ui =1p u in 伊q u ii(7)根据上式得到的预测值进行排序袁取排在前N 名的新闻推荐给用户袁针对推荐过程中的新用户问题袁对其推荐热门物品来解决冷启动问题遥2.4N R _TLD A 推荐算法描述算法院基于改进LD A 主题模型的个性化新闻推荐算法曰输入院分词后的新闻信息文本集尧主题数K 尧超参数琢和茁曰输出院doc-t opi c 概率分布酌尧t op 鄄i c-wor d 分布啄尧目标用户对新闻信息的预测评分pr e u ii 遥步骤1对爬取的新闻信息文本集D 进行数据预处理袁通过LD A 模型进行建模处理袁生成doc-t opi c 和t opi c-wor d 分布遥步骤2通过G i bbs 采样得到最终收敛的啄袁酌参数估计值(采样结果取平均值)袁得到标准LD A 模型遥步骤3将预处理后的用户新闻信息浏览记录集d 导入LD A 模型袁生成us er -t opi c 概率模型袁每当用户浏览一条新闻信息文本袁该概率模型会更新一次遥步骤4根据步骤3中得到的主题模型袁统计pr e>0.4的主题数目袁得到us er -t opi c 列表遥步骤5加入时间权重t u,i袁通过Pear s on 系数进行相似度计算袁得到us er -t opi c 矩阵遥步骤6将步骤3和步骤5中的用户偏好矩阵进行加权处理袁得到最终的偏好矩阵(即输出目标用户对新闻信息的预测评分pr e u ii )袁将生成的Top-N 列表推荐给用户袁并将用户所浏览的记录加入用户新闻信息浏览记录集d 中遥3实验结果与分析3.1实验设置本实验数据集是通过G oogl e 浏览器及pyt hon 爬虫爬取今日头条新闻网站50,000多条各类新闻信息及50名用户的新闻浏览记录信息9,000余条遥为了确保推荐的有效性袁将浏览记录数低于20条新闻信息的用户过滤遥本文实验环境为W i ndows 10操作系统袁Py 鄄char m 袁Sel eui m n 袁Pyt hon 遥本文中LD A 建模过程中袁根据经验所得袁设置超参数琢=0.1袁茁=0.01袁G i bbs 采样迭代次数为2000袁设置N 为10遥3.2数据预处理在进行实验之前袁为了保证数据的可塑性袁需要对原始数据进行预处理袁通过去噪尧处理缺失值尧文本合并尧分词尧去停用词遥选取用户浏览记录集中80%作为训练集袁另外20%作为测试集遥3.3实验评估指标通过阅读文献袁H er l ocker 等人对推荐算法中. All Rights Reserved.的衡量标准进行了详细的讲解袁为了使模型的效果能更好地展现出来袁本文采用准确率(Pr eci s i on)尧召回率(R ecal l )尧F-M eas ur e(F1)作为衡量N R _TLD A 推荐算法效果的标准[18]遥Pr eci s i on 是指命中的新闻信息数目占推荐新闻总数的比例袁其公式为院Pr eci s i on=|hi t s u ||r ecs et u|(8)其中|hi t s u |指在推荐的新闻列表中袁用户u 所浏览过的新闻数目袁|r ecs et u |指推荐给用户u 的新闻列表集合的总数目遥R ecal l是指命中新闻信息数目占理论上最大命中数量的比例袁其公式为院R ecal l =|hi t s u ||t es t s et u |(9)其中|t es t s et u |指用户u 理论上应该推荐相关新闻数目的最大值遥为了观察Pr eci si on 和R ecal l 之间的权衡变化袁需要增加推荐集合的规模袁命中相关新闻信息的机会就会增加袁R ecal l就会增加袁而Pr eci si on 则会降低遥为了有效地平衡Pr eci s i on 和R ecal l 袁使用F1衡量标准袁其公式为院F1=2伊Pr eci s i on 伊R ecal l Pr eci s i on+R ecal l(10)F1值随着Pr eci s i on 和R ecal l的变化而变化袁并且当F1值较高时袁模型效果更好遥3.4实验对比分析根据当前的研究成果和大量文献表明袁在推荐算法领域应用LD A 主题模型的准确性要比协同过滤算法高袁同时时间因素也是增加准确性的因素之一遥因此袁本文所提出的算法N R _TLD A 将与基于标准的LD A 主题模型推荐算法尧本文算法中未增加时间因素的N R _LD A 算法及协同过滤(C F)推荐算法进行比较遥3.4.1LD A 主题模型潜在主题个数K 的确定为了观察LD A 隐含主题的个数对推荐算法的影响袁设置推荐列表N 长度为10时袁K 值为5尧10尧15尧20尧25尧30袁观察R ecal l值的变化袁如图5所示遥从图5中可以得知袁当推荐列表不变时袁通过设置LD A 隐含主题数目袁观察R ecal l值变化情况可以看出袁R ecal l值先增加然后下降到一定高度后基本保持稳定袁当K =10时袁R ecal l值达到最大袁说明此时的K 值最合适袁推荐效果最好袁以下实验均采用K =10进行实验遥3.4.2算法对比结果为了使实验更具有说服力袁在这里对上述四种算法进行实验袁通过多次实验进而比较它们的准确率尧召回率尧F1值遥由图6可知袁通过对比四种算法袁随着推荐列表的增加袁准确率在降低袁最后趋于平稳袁但当推荐列表固定时袁本文算法N R _LD A 的准确率是最高的袁说明结合时间因子的LD A 模型推荐算法要比未考虑时间因素的静态LD A 推荐算法(N R _LD A )及C F 等推荐算法的推荐效果更好遥召回率作为推荐算法中的一种评估方法袁也可以有效评估推荐算法的推荐效果袁从图7可知袁随着Top-N 的增加袁召回率在增加袁最后趋于平衡袁图5N R _TLD A 算法中隐含主题个数K的变化图6准确率图7召回率图8F1值. All Rights Reserved.本文算法N R_TLD A算法在固定推荐列表下召回率高于其他三种推荐算法袁说明N R_TLD A推荐算法的效果更好遥为了平衡准确率和召回率袁使用F1值来作为评估指标袁由图8可知袁随着Top-N的增加袁F1值在增加袁最后趋于平稳袁而在四种算法中袁N R_TL鄄D A算法的F1值要高于其他算法袁即N R_TLD A算法的推荐效果由于其他算法遥由表1可知袁本文算法在离线阶段进行矩阵处理的时长要比其他算法多袁但在线阶段所需时间较少袁说明该算法在本数据集中有较好的推荐体验遥4实验总结在N R_TLD A算法中袁将新闻文本尧新闻主题尧词作为三层贝叶斯结构来进行建模袁通过统计主题数目来解决用户对每一类新闻的评分问题袁再结合时间因子来完善用户对新闻信息的偏好程度袁再根据实验过程中用户每一次浏览的新闻记录对LD A 模型进行完善袁并将两us er-t opi c矩阵进行加权融合袁形成最终的偏好矩阵遥在此次设计与实验过程中袁用户的阅读兴趣会随着时间的变化而影响推荐质量袁时间因子很好地缓解了这种问题遥下一步可以采用矩阵分解来对LD A模型进行分解袁更加全面地考虑新闻和用户的属性袁并结合用户的评论来提取特征词袁更全面地建立用户的兴趣模型袁来更好地提升推荐质量遥要要要要要要要要要要要要要要要要要要要参考文献院也1页徐毅,叶卫根,戴鑫,等.融合用户信任度与相似度的推荐算法研究[J].小型微型计算机系统,2018, 39(01):78-83.也2页王博.新闻内容推荐算法研究[J].信息与电脑(理论版),2016,28(06):146-147.也3页刘辉,万程峰,吴晓浩.基于增量协同过滤和潜在语义分析的混合推荐算法[J].计算机工程与科学,2019,41(11):2033-2039.也4页高茂庭,王吉.融合用户关系和时间因素的主题模型推荐算法[J/O L].计算机工程:1-7[2020-07-25].ht t ps://doi.or g/10.19678/j.i s s n.1000-3428.0054096.也5页程磊,高茂庭.结合时间加权和LD A聚类的混合推荐算法[J].计算机工程与应用,2019,55(11): 160-166.也6页李散散.基于用户行为分析和LD A模型的数字媒体推荐系统的设计与实现[J].现代电子技术, 2020,43(07):146-149+154.也7页魏童童,冯钧,唐志贤,王纯.基于时序背景LD A 与协同过滤的混合推荐模型[J].计算机与现代化,2015,31(10):1-5+9.也8页B as i l i co J,R ai m ond Y.D佴j伽V u:T he I m por鄄t ance of T i m e a nd C aus al i t y i n R ecom m ender Sys t em s[C].t he El event h A C M C onf er ence.2017.也9页J i n X,Z heng Q,Sun L.A n O pt i m i zat i on ofC ol l a bor at i ve Fi l t er i ng Per s ona l i zed R ecom鄄m endat i on A l gor i t hm B a s ed on T i m e C ont extI nf or m at i on[M].I nf or m at i on and K now l edgeM anagem ent i n C om pl ex Sys t em s.Spr i ngerI nt er na t i onal Publ i s hi ng,2015.也10页H u Y,Peng Q,H u X,et al.W eb Ser vi ce R ecom m endat i on B as ed on T i m e Ser i es For e鄄ca s t i ng and C ol l abor at i ve Fi l t er i ng[C].I EEEI nt er nat i onal C onf er ence on W eb Ser vi ces.I EEE C om put er Soci et y,2015.也11页郑伟.基于T I N-LD A模型的微博推荐方法研究及应用[D].安徽理工大学,2019.也12页车丰.基于排序主题模型的论文推荐系统[D].大连海事大学,2015.也13页邸亮.基于主题模型的个性化信息推荐[D].北京工业大学,2014.也14页侯涛文.基于LD A的多标记源文本分类研究[D].北京建筑大学,2019.也15页J or dan M I袁B l ei D M援Lat ent D i r i chl et A l l o鄄ca t i on[J]援J our na l of M achi ne Lear ni ng砸e鄄s ear ch袁2003袁3:465-473援也16页陈二静,姜恩波.文本相似度计算方法研究综述[J].数据分析与知识发现,2017,1(06):1-11.也17页雷琨.电子商务个性化推荐系统研究[D].电子科技大学,2012.也18页H er l ocker J L,K ons t an J A,T er veen L G,et al.Eva l ua t i ng col l abor at i ve f i l t er i ng r ecom鄄m ender s ys t em s[J].A C M T r ans act i ons on I n鄄f or m at i on Sys t em s(T O I S),2004,22(01):5-53.名称N R_TLD A N R_LD A标准LD A CF离线阶段129.6109.295.6-在线阶段 3.1 3.8 5.9126.3表1各算法运行时间表. 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