融合句义结构模型的短文本推荐算法研究

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摘要：传统的基于协同过滤的推荐系统需要收集用户兴趣喜好等相关数据,在一定程度上涉及到用户的个人隐私,当前信息安全和隐私保护是数据挖掘领域的热点之一,为了有效避免用户信息泄露带来的安全问题,提出一种融合句义结构模型的短文本推荐方法。该方法以句子为研究对象,首先利用LDA主题模型构建文章-主题矩阵,划分子主题,然后利用句义结构模型抽取句子的语义格得到句子的语义特征,基于LDA主题模型使用句义结构计算句子两两之间的语义相似度,构建相似度矩阵,融合句子的语义特征和关联特征综合加权得到句子权值,以文章内最高单句权值衡量文章权值,将文章权值统一进行排序,按照排序顺序去冗余后依次推荐。在压缩比为0.5%的条件下,ROUGE-1值达到31.388%,ROUGE-SU＊达到15.701%.实验结果表明,以句子为粒度的短文本推荐算法能丰富文本的特征信息、深化语义分析层次,在数据处理过程中未收集用户信息,从而有效避免用户信息泄露等安全问题,实现更加安全、快速向用户推荐文本。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/72202X/201501/670055423.html

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关键词：结构模型 推荐算法 Rouge cqvip 信息泄露 微博 短文本推荐 主题模型 自然语言处理 信息安全