协作主题建模的简单Python实现？

Question

我发现这两篇文章结合了协同过滤(矩阵分解)和主题建模(LDA),根据用户感兴趣的帖子/文章的主题条款向用户推荐类似的文章/帖子.

论文(PDF格式)为:" 推荐科学论文的协作主题建模 "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.这可能是一个很长的镜头,但有人可以显示一个简单的python示例吗？

Answer 1

这应该让你开始(虽然不知道为什么还没有发布):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
    """

看起来很好,很直接.我仍然建议至少看一看gensim.Radim在优化该软件方面做得非常出色.