【摘 要】
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该研究首先使用LDA主题模型从手机应用的版本升级日志获取手机应用的特征主题,从用户评论提取用户的兴趣特征主题,由此得到与用户兴趣特征相吻合的手机应用推荐集;其次,从用
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFF0204100),北京市自然科学基金项目(9192018).
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该研究首先使用LDA主题模型从手机应用的版本升级日志获取手机应用的特征主题,从用户评论提取用户的兴趣特征主题,由此得到与用户兴趣特征相吻合的手机应用推荐集;其次,从用户的兴趣特征出发,建立目标用户的相似邻居集;基于相似邻居对目标用户所用手机应用和拟推荐应用的兴趣差异,运用同类应用竞争筛选机制,建立相似邻居对推荐应用的推荐得分;基于此,研究综合考虑手机应用与用户兴趣的吻合程度以及相似邻居的推荐得分,给出了考虑应用动态特征的手机应用推荐评价函数。以Google Play商店中的20万个手机应用数据为例,通过实
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