情报学报
情報學報
정보학보
2012年
1期
24-30
,共7页
毛进%易明%操玉杰%沈劲枝
毛進%易明%操玉傑%瀋勁枝
모진%역명%조옥걸%침경지
标签网络%社会网络分析%用户兴趣模型%个性化推荐
標籤網絡%社會網絡分析%用戶興趣模型%箇性化推薦
표첨망락%사회망락분석%용호흥취모형%개성화추천
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.
基于標籤進行箇性化推薦是目前的一箇研究熱點,不同的推薦算法對標籤進行瞭不同的處理.用戶使用的標籤之間存在著某種內在聯繫,由此可構建用戶標籤網絡.根據這一啟示,本文提齣瞭一種基于用戶標籤網絡的箇性化推薦算法.首先,將用戶標籤網絡視為用戶興趣模型雛形,利用社會網絡分析方法計算標籤權重,併以加權標籤集的形式錶示用戶興趣模型,最後將標籤權重轉化為資源與用戶興趣的相似度,進而實現箇性化推薦.實驗錶明,本方法能較為準確地揭示用戶的興趣,產生的推薦資源與用戶興趣匹配程度較高.
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