门户个性化兴趣建模:PIM-LISD模型与潜在语义分析
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更新于2024-08-08
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"基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣建模 (2008年) - 北京航空航天大学学报论文"
这篇2008年的论文主要探讨了如何在门户个性化服务中建立更高效、更精准的兴趣模型。随着互联网服务的丰富,用户兴趣建模的需求变得更为复杂,需要对用户的兴趣进行更深入、更全面的描述和扩展。为此,作者们提出了一种名为PIM-LISD(Personalization Interest Model based on Latent Interest Semantic Description)的新型模型。
PIM-LISD模型采用了有限混合模型理论作为基础,这是一个在概率建模中常用的方法,尤其在处理多成分数据分布时。在这个模型中,关键创新在于引入了“潜在兴趣语义描述”,这涉及到从用户的行为数据中隐式地捕获用户的兴趣语义,并考虑了兴趣之间的关联性。这种关联描述有助于理解用户的兴趣是如何相互影响和关联的,从而提供更丰富的兴趣表示。
为了提高模型的解释性和自适应性,论文中提到了选择合适的先验分布来适应潜在兴趣语义的后验分布。先验分布的选择对于模型的性能至关重要,因为它直接影响到模型对新数据的处理能力和对已有信息的理解。通过这种方法,PIM-LISD能够更好地适应用户的兴趣变化,并增强模型的灵活性。
在建模过程中,作者们采用了优化的期望最大化(TEM,Tempered Expectation Maximization)算法来估计模型参数。期望最大化算法是一种常见的统计建模工具,用于求解复杂的概率模型的参数。优化的TEM算法则是对标准EM算法的一种改进,旨在提高计算效率和收敛速度,尤其是在处理具有多个局部最优解的问题时。
实验结果表明,PIM-LISD模型不仅能够有效地减少建模成本,还能提高预测的准确性,这证明了该模型的正确性和实用性。关键词包括兴趣建模、潜在语义分析、有限混合模型和先验分布,表明论文的重点集中在这些领域。
这篇论文贡献了一种新的门户个性化兴趣建模方法,通过整合潜在兴趣的语义描述和关联性,提高了模型的表达能力和适应性,对于个性化推荐系统和信息检索领域的研究具有重要意义。
2009-03-25 上传
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2023-11-29 上传
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