基于主题模型的个性化图书推荐算法

来源：计算机应用杂志2015年第9期北京时间：

作者：郑祥云, 陈志刚, 黄瑞, 李博

单位：中南大学 软件学院, 长沙 410075

摘要：针对传统推荐算法精准度不高的问题,在潜在狄利克雷分布(LDA)主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于图书推荐(BR)的数据挖掘模型——BR_LDA模型。通过对目标借阅者的历史借阅数据与其他图书数据进行内容相似度分析,得到与目标借阅者历史借阅图书内容相似度较高的其他图书。通过对目标借阅者的历史借阅数据及其他借阅者的历史借阅数据进行相似性分析,得到最近邻借阅者的历史借阅数据。通过求解图书被推荐的概率,最终得到目标借阅者潜在感兴趣的图书。特别地,当推荐数量为4000时,BR_LDA模型比基于多特征方法和关联规则方法精准度分别提高了6.2%、4.5%;当推荐数量为500时,BR_LDA模型比协同过滤的近邻方法和矩阵分解方法分别提高了2.1%、0.5%。实验表明本模型能够更准确地向目标借阅者推荐历史感兴趣类别的新图书及潜在感兴趣的新类别的图书。

关键词：图书推荐,图书管理系统,数据挖掘,推荐算法

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61379057,61309001,61272149,61103202);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015zzts228)。