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1.
一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点,不同的推荐算法对标签进行了不同的处理.用户使用的标签之间存在着某种内在联系,由此可构建用户标签网络.根据这一启示,本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法.首先,将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形,利用社会网络分析方法计算标签权重,并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型,最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度,进而实现个性化推荐.实验表明,本方法能较为准确地揭示用户的兴趣,产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高. 相似文献
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目前,社会化标注已经成为个性化信息推荐领域中的研究热点之一,标签质量对于推荐效果的影响也受到了广泛关注.本文针对标签的质量问题,指出用户标注偏差普遍存在于标注系统中,尤其是形式偏差,给用户兴趣模型的合理提取形成了阻碍.基于此,我们提出了主流标签的概念,以其体现的大众智慧来克服标注偏差所带来的影响,通过分析资源中标签的平均标注率进行主流标签数量的确定,实现资源模型和用户协同模型的构建,并进一步结合兴趣度对用户协同模型加以了改进.最后,基于Delicious的数据和用户参与评分法,文章运用余弦相似性对模型推荐效果进行了验证. 相似文献
3.
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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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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[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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近几年,各大社会媒体都在致力于提供良好的信息推荐服务,应对网络资源的增长和用户的个性化需求,然而数据稀疏性问题成为了影响推荐性能的主要障碍因素之一.本文在随机游走 (RWR) 算法的基础上进行了改进,提出了一种项目-标签导向的随机游走推荐模型 (TRWR),针对特定用户分别在项目空间和标签空间中根据对象之间的相似性计算转移概率,进行有限步长的随机游走,在两个空间中都生成若干个待推荐项目,然后重新计算预测评分,最后对该用户进行个性化信息推荐.在计算对象之间相似性的过程中,本文采用了融合评分差异性和共同评分用户数的相似度计算方法.我们的实验基于MovieLens公开数据集,并与Top-N、DV和RWR这三种项目导向方法进行了对比,结果表明本文提出的模型提高了Precision值和Recall值,并使得MAE值有所下降. 相似文献
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基于社会化标签系统的个性化信息推荐探讨 总被引：4，自引：0，他引：4
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张宇光 《图书馆理论与实践》2012,(2):35-37
以个性化信息推荐服务为基础,研究在CC协议这个特有的环境下如何利用元素进行个性化信息推荐服务,提出CC协议下的个性化信息推荐服务模型. 相似文献
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社会标注系统中标签推荐方法研究进展 总被引：2，自引：0，他引：2
主要对社会标注系统中的标签推荐方法的研究进行概述,首先对社会标注系统标签推荐的特点进行分析,而后从推荐方法的类型入手对领域的研究文献进行研究。最后,总结本文工作,展望社会标注系统中标签推荐方法的研究发展趋势。 相似文献
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[目的/意义] 针对笔者此前提出的标签相关性判断策略进行优化,以提升策略的召回率,从而更好地支持标签应用研究与实践。[方法/过程] 为提升策略的召回率,以标签与认知的基本关系为基础,提出一种基于相对频次的改进策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的675 351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果。[结果/结论] 结果显示,该策略使得标签相关性判断的效果得到了显著改善。其中,对于频次不小于5的标签,策略的召回率大幅提升,由79.63%升至89.36%;准确率虽有略微下滑,由93.33%降至92.02%,但仍保持在较高水平。 相似文献
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针对目前RFID标签成本居高不下而无法被大范围应用的状况,论文对利用新兴的纳米印制工艺进行超高频RFID标签的研究与设计,总结了其与传统超高频RFID标签相比所具有的优势,最后就超高频RFID标签能够为读者提供智慧化、个性化的图书管理与借阅服务,描述了其在智慧图书馆中的应用前景. 相似文献
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分众分类系统中的标签通过一系列聚类算法可以形成“标签树”,但标签树中的标签间语义关系未能显性化,不能称之为标签本体。另一方面受控词表类目体系或主题词更新缓慢,跟不上网络资源新名词、新主题增长的速度,导致许多资源无法用传统分类法标引。借鉴受控词表现有的语义关系来挖掘标签树的语义关系,形成一个轻型标签本体;另一方面通过标签本体与受控词表的共享词汇,制定筛选规则,将标签本体中符合受控词表选词规则的标签纳入受控词表,使分众分类系统成为受控词表更新源泉之一,使其重新焕发活力。 相似文献
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基于凝聚式层次聚类算法的标签聚类研究* 总被引：8，自引：1，他引：8
对标签、标注、大众分类等概念进行界定,指出现有标签标注系统中存在着标签描述信息的精确度不高、标签检索结果相关度低、标签缺乏有效组织等问题,提出采用凝聚式聚类算法对标签聚类,从而实现对标签的重新组织,为用户提供更好的标签导航、浏览机制。最后通过实验对标签聚类方法进行验证。 相似文献
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随着Web2．0技术的发展,社会标注作为网络资源组织的重要方式,已经广泛应用于各种类型的网站。通过深入研究社会标注在卫生社交网络中的应用和存在的不足,提出了建立社会化登陆模式、构建标签库、建立标签自动分类系统、实现个性化推荐机制、进行标签语义分析、设置用户权限等促进卫生社交网络朝着更好方向发展的建议。 相似文献