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在Spark上用LDA计算文本主题模型
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在新闻推荐中,由于新闻主要为文本的特性,基于内容的推荐(Content-based Recommendation)一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征,然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类(Category)相关和关键词(Keywords/Tag)相关,然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先,关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词:
星回
2018-08-02
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