计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
8期
70-74
,共5页
李慧%马小平%胡云%施珺
李慧%馬小平%鬍雲%施珺
리혜%마소평%호운%시군
标签%推荐%主题%潜在主题模型%个性化
標籤%推薦%主題%潛在主題模型%箇性化
표첨%추천%주제%잠재주제모형%개성화
Tag%Recommendation%Topic%Latent topic models%Personality
随着Web的推广和普及,产生了越来越多的网络数据.广泛应用了标签系统,以便人们使用搜索技术来组织和使用这些信息.这些数据允许用户使用关键字(标签)注释资源,为传统的基于文本的信息检索提供了方案.为了支持用户选择正确的关键字,标签推荐算法应运而生.提出了一种个性化标签推荐方法,该方法综合了用户的资源标签与标签概率模型.该模型利用了简单语言模型和隐含狄利克雷分配模型,并针对现实世界的大型数据集进行了大量实验.实验表明,该个性化方法改进了标签推荐算法,推荐结果优于传统方法.
隨著Web的推廣和普及,產生瞭越來越多的網絡數據.廣汎應用瞭標籤繫統,以便人們使用搜索技術來組織和使用這些信息.這些數據允許用戶使用關鍵字(標籤)註釋資源,為傳統的基于文本的信息檢索提供瞭方案.為瞭支持用戶選擇正確的關鍵字,標籤推薦算法應運而生.提齣瞭一種箇性化標籤推薦方法,該方法綜閤瞭用戶的資源標籤與標籤概率模型.該模型利用瞭簡單語言模型和隱含狄利剋雷分配模型,併針對現實世界的大型數據集進行瞭大量實驗.實驗錶明,該箇性化方法改進瞭標籤推薦算法,推薦結果優于傳統方法.
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