【摘 要】
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伴随着自然语言处理技术的发展,计算机代替人工评阅作文已成为可能,计算机评阅的便利,带来了巨大的用户量及作文量,而针对不同用户准确的推荐各自感兴趣的范文可以更加丰富及
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伴随着自然语言处理技术的发展,计算机代替人工评阅作文已成为可能,计算机评阅的便利,带来了巨大的用户量及作文量,而针对不同用户准确的推荐各自感兴趣的范文可以更加丰富及开阔自己的写作能力。本文提出了一种新的推荐算法,将概率主题模型引入到个性化推荐中,并在实验室的写作批阅平台(简称CMET)上进行了实现。全文介绍了协同过滤推荐和主题模型的相关技术,对传统的协同过滤算法进行了改进,在此基础上,提出了新的推荐算法——基于主题模型的协同过滤(BaseLDACF),并将该推荐算法进行了实现。
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