基于LDA主題模型的移動應用的相似度矩陣
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隨著移動互聯網的快速發展，如何從大量的移動應用中抽取有效的描述信息繼而為移動用戶提供有效準確的推薦策略變得尤為迫切。目前，移動應用市場對應用的推薦策略相對傳統，大多是根據應用的單一屬性進行推薦，如下載量、應用名稱、應用分類等。針對推薦粒度過粗和推薦不準確的問題，提出了一種基于潛在狄利克雷分布（ LDA）主題模型的移動應用相似度構建方法。該方法從應用的標簽入手，構造應用的主題模型分布矩陣，利用該主題分布矩陣構建移動應用的相似度矩陣，同時提出了將移動應用相似度矩陣轉化為可行的存儲結構的方法。實驗結果表明該方法是有效的，相比現有的360應用市場推薦的應用其相似度提升130%。該方法解決了移動應用推薦過程中推薦粒度過粗的問題，可使推薦結果更加準確。
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