推薦系統中隱語義模型
：項亮的博士**：
項亮的書《推薦系統實踐》
lda和gibbs sampling：
用矩陣乘法間接**使用者對item的興趣（前提：知道item所屬類別（屬於該類別的概率），及使用者對類別的興趣或評分，兩者相乘得到使用者對item的興趣）
這似乎與矩陣分解正好相反，是否是一種可行的思路？了解一下矩陣分解在推薦中的應用原理。
那麼矩陣乘法的關鍵是對item分類，如何分類？用語義分析（而不是人為歸類，語義分析更加精細[即分類粒度更小]，例如動作片電影根據其故事主題可能還包括愛情成分，但不完全所以愛情片），分析item的類別。
結合文章latent semantic models for collaborative filtering by thomas hofmann了解隱語義分析。
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