论文研究基于LDA和CTR的用户模型分析.pdf

个性化服务一直是研究的热点，但是如何构建完整的用户模型是一个颇有挑战性的问题。将基于主体模型LDA对用户模型进行预测，在用户和推荐项目的特征向量上采用CTR进行约束，使结果更为准确。在只需要少量人为因素下，由机器来训练最初的主题模型，在训练模型的基础上，通过选取100名用户的微博作为测试，用等级打分制来对推荐的项目进行打分，最终的结果显示，在新闻推荐上，微观满意度达到82.5%；而在名人推荐上，微观满意度达到了84.3%，综合以上，推荐服务的满意度还是令人满意的。