一种基于耦合主题模型的协同滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于耦合主题模型的协同滤波方法，用于在推荐系统中有效结合历史评分信息与用户生成内容(User‑generated Content，简称UGC)，通过进行评分预测进行有效推荐。该方法包括以下步骤：1)获取用户生成内容的记录；2)获取用户对产品的评分记录；3)提取用户文档和产品文档；4)利用耦合主题模型学习用户特征向量和产品特征向量；5)根据特征向量计算目标用户对不同产品的评分，来进行相应的产品推荐。本发明引入对用户生成内容信息的分析，能够直接的显式的发现用户兴趣和产品属性，而且有效解决了评分矩阵的稀疏问题，获得比基于用户评分信息的预测更准确的效果。