一种基于潜在狄利克雷分配模型的潜在特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于潜在狄利克雷分配模型的隐特征提取方法，包括：选取一段时间内用户对商品的评分及对这些商品的标签，用户好友关系信息和用户的自身特性作为数据集；从数据集提取出不同用户对同一商品的标签置于同一商品下，并且按商品热度由零开始将数据集重新排列；为潜在狄利克雷分配模型向量赋初始值；针对一个特定商品的标签集合中的标签，得到其出现概率；得到其潜在特征；更新参数；利用Gibbs Sampling通过求解出主题分布和词分布的后验分布，完成一次迭代；重复执行迭代步骤，对每个标签按照Gibbs Sampling公式重新采样得到潜在特征，在标签库中更新，此收敛值即为潜在狄利克雷分配模型的最终输出值。