《表1 频繁主题集数量不同时召回率的对比》

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《基于频繁主题集偏好的学术论文推荐算法》

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在挖掘频繁出现的主题集阶段，当最小支持度设置为不同的值时，得到的频繁主题集的数量也有所不同，反映了当前论文集中的研究热点的分布。设定LDA模型的主题个数为200，最小支持度分别取0.001 4、0.001 25、0.001 18、0.001 2、0.001 05，可找出满足这些最小支持度频繁出现的主题集合的数量分别是54、81、97、118、159。表1给出了在推荐列表长度k不同的情况下，模型的平均召回率随频着繁主题集数量的变化而呈现的不同值。RMSE的变化趋势如图3所示。实验中其他参数的设置分别为λu=0.1、λv=0.1、λp=1。