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基于社会化标签信息熵的个性化推荐算法

2013-12-05分类号:G203

【作者】王军  张子柯  
【部门】电子科技大学互联网科学中心  杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心  
【摘要】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%。
【关键词】推荐算法  社会化标签  信息熵
【基金】国家自然科学基金项目“基于计算实验的在线社会网络演化规律;信息传播动力学研究”(项目编号:11305043);“社会化标签系统的结构;功能;应用研究”(项目编号:11105024)研究成果之一
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