研究者提出从线性自编码器发现主题的方法

Jutiyakhun Srisoparp 和 Donlapark Ponnoprat 提出一种从闭式线性自编码器权重矩阵发现潜在主题的方法；在用户—物品交互符合潜因子模型的条件下，无需额外训练即可提取主题。研究还提出物品和用户归一化方法，以避免热门物品或高活跃用户主导主题。 在六个公开数据集的实验中，该方法的主题质量高于所有专用主题模型，并匹配或超过最佳线性自编码器；推荐性能也具有竞争力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。