基于本体与LDA主题模型的文本资源推荐方法研究.pdf

34 11 情 报 杂 志 Vol． 34 No． 11 第 卷 第 期 2015 11 Nov． 2015 年 月 JOUＲNAL OF INTELLIGENCE 基于本体与LDA 主题模型的文本 资源推荐方法研究* 祝 婷 秦春秀 马晓悦 李祖海 ( 7 1007 1) 西安电子科技大学经济与管理学院 西安 摘 要 为了解决基于LDA 主题模型的推荐结果总是局限在同一主题范围内从而在一定程度上限制了推荐惊喜 。 LDA ， LDA ， 度的问题 将本体引入到基于 主题模型的文本资源推荐中 通过本体扩展 模型的主题得到关联主题 然 ， 。 ， ， 后考虑关联主题在文本中的分布概率 结合加权后的关联主题给予用户最终的推荐 实验结果表明 引入本体后 基于LDA 主题模型的推荐惊喜度有了明显的提高。 关键词 LDA 主题模型 本体 文本推荐 语义相关度 惊喜度 关联主题 中图分类号 G350 文献标识码 A 文章编号 1002 － 1965 (2015)11 － 0150 － 07 DOI 10 ． 3969 /j ． issn． 1002 － 1965 ． 2015 ． 11． 028 Ｒesearch on Text Ｒesource Ｒecommendation Method Based on Ontology and LDA Topic Model Zhu Ting Qin Chunxiu M a Xiaoyue Li Zuhai (School of Economics and M anagement ，Xidian University ，Xi＇an 7 1007 1) Abstract The recommended results based on LDA topic model are alw ay s confined to the same topic ，and the recommended serendipity is limited to a certain extent． To solve the problem ，ontology is introduced into text resource recommendation based on LDA topic model． Firstly ，related topics are achieved according to extended topics of LDA topic model． Then ，it considers the distribution probability of the related topics in the text． Finally ，text recommendation is conducted combined w ith w eighted related topics． The experimental results show that re