In this section, we describe the co

In this section, we describe the collaborative topic regression
(CTR) model. CTR combines traditional traditional collaborative
filtering with topic modeling.
A first approach to combining collaborative filtering and topic
modeling is to fit a model that uses the latent topic space to explain
both the observed ratings and the observed words. For example,
we can use the topic proportion θj in place of the latent item latent
vector vj in Eq. 3,
r

Kết quả (Việt) 1:

Trong phần này, chúng tôi mô tả các hồi quy hợp tác chủ đềMô hình (CTR). CTR kết hợp truyền thống truyền thống cộng táclọc với chủ đề người mẫu.Một cách tiếp cận đầu tiên kết hợp lọc hợp tác và chủ đềMô hình là để phù hợp với một mô hình sử dụng không gian chủ đề tiềm ẩn để giải thíchXếp hạng quan sát và những lời quan sát. Ví dụ:chúng tôi có thể sử dụng chủ đề tỷ lệ θj thay cho mục tiềm ẩn, tiềm ẩnvector vj Eq. 3,r

Kết quả (Việt) 2:

Trong phần này, chúng tôi mô tả các tác hồi quy chủ đề
mô hình (CTR). CTR kết hợp tác truyền thống truyền thống
lọc với mô hình chủ đề.
Một cách tiếp cận đầu tiên để kết hợp lọc cộng tác và chủ đề
mô hình là để phù hợp với một mô hình có sử dụng các tiềm ẩn không gian chủ đề để giải thích
cả xếp hạng quan sát và các từ quan sát. Ví dụ,
chúng ta có thể sử dụng tỷ lệ θj chủ đề ở vị trí của mục tiềm ẩn tiềm ẩn
vj vector trong phương. 3,
r