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认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。 相似文献
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基于社会化标注的个性化推荐研究进展 总被引：6，自引：2，他引：4
社会化标注是当前互联网研究中的一个热点.本文在对社会化标注的内涵和结构加以简单介绍的基础上,重点探讨了基于社会化标注进行推荐的相关进展.首先是明确了标签对于用户模型的意义,接着,从用户、资源和标签三个角度对基于社会化标注的聚类算法进行了讨论.同时也对基于社会化标注的排序算法进行了分析,并进一步将其分为依附补充、独立排序和通用排序三类算法.然后,对标签推荐方面的研究进行了探讨,主要是围绕内容分析、协同分析、语义分析三个方面展开的.最后,分析了社会化标注中个性化信息推荐的研究,发现借助矩阵、聚类和网络的分析是三种主要思路. 相似文献
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Zhang Fuguo 《情报学报》2012,31(9)
数据稀疏性多年来一直是困扰传统推荐系统性能表现的一个大问题,社会化标签为推荐系统获得用户的偏好信息提供了一个新的数据来源,同时也对传统的基于二维数据的推荐技术提出了新的挑战.不同于以往更多的以推荐标签为研究目标的是,本文以推荐项目(产品)为研究目的,在分析、评述社会化标签系统的概念模型以及用户兴趣模型表示方法基础之上,重点对基于标签的四种项目推荐方法进行了前沿概括、比较和分析;接着介绍了典型社会化标签系统实例及其数据集的取得方式;最后,对基于标签的个性化项目推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望. 相似文献
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社会化标签系统中基于密度聚类的Web 用户兴趣建模方法 总被引：1，自引：0，他引：1
Web用户兴趣模型在个性化信息服务中有着非常重要的作用。本文利用社会化标签的独特优势,针对传统社会化标签聚类方法的局限性,提出了一种基于密度聚类的Web用户兴趣建模方法。首先建立基于社会化标签的向量空间模型,并将社会化标签表示为Web资源及其权重的形式,以此为基础利用DBSCAN算法对其进行聚类,进而依据所有Web用户的标注行为以每个聚类为中介计算特定Web用户对Web资源的兴趣度来构建Web用户兴趣模型。实验结果表明了该方法的优越性。 相似文献
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开展基于社会化标签系统、搜索引擎和分类目录3种平台的信息搜寻实验,从相对查全率、相对查准率两个指标的角度比较分析社会化标签系统与其他网络信息搜寻系统的搜寻效率。研究发现,搜索引擎的相对查全率和相对查准率最高,社会化标签系统的搜寻效率也有一定的优势。分类目录比社会化标签的相对查准率低,两者的相对查全率接近。对于某些特定的信息需求,社会化标签系统的搜寻效率甚至超过了搜索引擎。 相似文献
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[目的/意义]社会化标签是我国图书情报与数字图书馆学科领域的研究热点,在近几年的发展过程中,对于标签的研究范围拓展至信息质量、信息检索、信息推荐等多个图情研究领域,对图情学科标签研究进展的分析或评述将为"社会化标签"未来的发展研究提供依据。[方法/过程]选取2010年至2017年间的图情领域期刊文献,利用CiteSpace可视化剖析社会化标签研究热点、发展进程、研究趋势,并从标签应用、标签信息、标签质量、信息推荐、信息检索5个角度对主题研究进行分析总结。[结果/结论]基于社会化标签研究现状及问题提出相关建议,如拓展标签在本体、信息检索层面的研究范围,以用户为中心适应个性化需求,将研究成果应用于实践等。 相似文献
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网络的发展极大地改变了传统知识管理方式,在Web2.0环境下的知识管理更体现了其开放化、个性化、社会化。作为Web2.0最重要的工具,社会标签在开放型知识管理中的应用有效地提高了知识管理的效率,弥补了知识管理的不足。文章从社会标签在开放知识管理过程环节的应用着手,分析了基于社会标签的开放知识管理的实施。 相似文献