协作主题建模的简单Python实现?
machine-learning
python
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我碰到了这两篇论文,它们结合了协作过滤(矩阵分解)和主题建模(LDA),根据用户感兴趣的帖子/文章的主题术语向用户推荐类似的文章/帖子。

这些论文(以PDF格式)是:“ 推荐科学文章的 协作主题建模 ”和“ 推荐GitHub存储库的协作主题建模

新算法称为协作主题回归 。我希望找到一些实现此功能的python代码,但无济于事。这可能是一个长镜头,但是有人可以显示一个简单的python示例吗?

参考资料:
Stack Overflow
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高赞 时间 活跃

这应该使您入门(尽管不确定为什么尚未发布): https : //github.com/arongdari/python-topic-model

更具体地说: https : //github.com/arongdari/python-topic-model/blob/master/ptm/collabotm.py

class CollaborativeTopicModel:
    """
    Wang, Chong, and David M. Blei. "Collaborative topic 
                                modeling for recommending scientific articles."
    Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge
                                discovery and data mining. ACM, 2011.
    Attributes
    ----------
    n_item: int
        number of items
    n_user: int
        number of users
    R: ndarray, shape (n_user, n_item)
        user x item rating matrix
    """

看起来不错,也很简单。我仍然建议至少看看gensim 。 Radim在出色地优化该软件方面做得非常出色。

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