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[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
熊回香 蒋武轩
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以"微博"为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈梅梅 薛康杰
【目的】在基于多构面信任关系的个性化推荐中,解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所导致的推荐准确性低的问题。【方法】提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法,在标签聚类得到的标签簇基础上,引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系,构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量,并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。【结果】基于Last.fm数据集的仿真实验表明:从准确率、召回率和F1值各项指标上,本文提出的个性化推荐算法均有良好表现,在F1值上平均提升达2.29%。【局
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
关键词：
用户标签 商品本体 用户偏好 推荐模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海燕 孟祥武
社会标签是一种新颖的大众索引方法,在Web 2.0时代各种收藏、检索、共享网站中得到广泛的应用,个性化推荐系统是基于用户的偏好为用户提供个性化信息服务的重要技术。本文针对推荐技术如何与社会标签结合的问题,分析了最新的研究现状和应用。详细阐述了3个方面的研究进展:标签推荐系统的研究、基于社会标签的个性化推荐系统的研究、社会标签的推荐应用系统。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
章成志 汤丽娟
文章采用分裂式层次聚类算法分别对中英文标签进行聚类,在标签聚类的基础上,采用先聚类后翻译的映射策略实现中英文标签的映射;在标签聚类及映射的基础上,自动发现多语言环境下潜在的社会关系网络。实验结果表明多语言环境下的社会关系网络比单一语言环境下的社会关系网络更为丰富。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
涂存超 刘知远 孙茂松
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型(NTDM)来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周朴雄 陈涛
自然语言的标注方式导致标签产生了模糊性和多样性问题。由用户、资源和标签三者关系共同确定了语义本体,即确定了标签的唯一性,同时也建立了标签之间的语义联系。在此基础上,文章提出一种应用在虚拟社区中,基于相似标签聚类的信息推荐模型。该模型通过对标签间的相似性进行计算、聚类,以聚类的标签群作为纽带,形成信息资源的语义链条,进而挖掘出用户的需求信息,最后以标签云的方式展示给用户,完成信息推荐过程。
关键词：
虚拟社区 标签聚类 信息推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 贺德方 彭洁 赵辉
指出随着网络分析理论在知识组织领域中的大规模应用,人文因素在知识组织中的作用也逐渐引起学术界的关注。从Folksonomy社群中的"用户-标签"关系出发,基于后结构主义网络分析的思想,采用传统的1-模网络分析方法对社群知识的组织结构进行判识和分析。在此基础上,进一步构建"用户-标签"2-模网络,并基于2-模网络中用户与标签的互动关系,对社群知识的"自组织"问题进行深入剖析。揭示用户主观认知对社群知识的组织结构的影响,以及社群知识的组织结构对用户主观认知的形塑。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
滕广青 陈思 常志远 姜博 刘雅姝 赵汝南 张利彪
［目的 ／意义］用户认知能够影响客观知识之间潜在的关联关系，研究Ｆｏｌｋｓｏｎｏｍｙ模式中用户与标签之间的偏好关系有助于揭示认知与知识之间的互动关系及其模式规律，并为人文因素影响下的知识组织提供参考。［方法 ／过程］基于标签与用户的隶属关系构建＂标签－用户＂２－模网络，采用多变量的对应分析方法，基于联合空间距离位置对用户与标签间的偏好关系进行分析。［结果 ／结论］研究表明，用户与标签的偏好关系与联合空间中的位置和２－模网络的中心度具有相关性，在偏好问题上不会有群体极化现象发生，群体决策的科学性得以保障。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
石豪 李红娟 赖雯 赵英
重点研究基于Folksonomy的数字资源系统的用户的共性,提出利用用户标签对用户分类的方法,并通过对Flikcr(闪烁照片网)的实证研究,证明通过标签对用户分类的可行性和实用性,为兴趣推送和进一步研究奠定基础。
关键词：
folksonomy 标签 用户分类
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
鲁亚男 杜东舫
标签推荐系统是为目标用户推荐最可能用来标记某个资源的一系列标签.目前基于塔克分解模型,相比传统的FolkRank等算法具有更好的预测质量,但它本身的时间复杂度很高,很难适用于大中型数据集;而正则分解模型的时间复杂度虽然为线性,但预测质量并不高.针对上述问题,在改进塔克分解模型的基础上首先提出成对交互张量分解模型PITD.该模型仅考虑用户、资源和标签3个特征之间的部分两两交互关系,减少了无关信息对模型性能以及效率的影响.进而,利用贝叶斯个性化排序方法对PITD模型进行推导,并设计了相应的优化算法.最后,在真实数据集上的广泛实验表明,PITD模型比对比算法具有更好的推荐性能.
关键词：
推荐系统 标签推荐 张量分解 BPR
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
易明 邓卫华
标签系统构建的"用户—资源—标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注。本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势。
关键词：
标签 个性化 信息推荐 综述
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
房小可 纪春光
社会化标签已经成为个性化信息推荐领域的研究热点之一。为了克服标签推荐存在的不足,文章提出一种综合考虑标签主题和主题概念空间两种因素的标签推荐方法 (LDA-Concept)。通过主题下标签的推荐可以保证推荐的准确性,标签概念空间的推荐可以保证多样性。以MovieLens为平台进行实验,结果表明主题因素和概念空间因素有着同等的重要性,提出的LDA-Concept方法优于单纯使用LDA方法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
武慧娟 徐宝祥 周兰萍
对国外基于标签的个性化信息推荐模型的研究背景进行述评,根据标签系统中用户、资源、标签组织方式的不同,将基于标签的个性化信息推荐的研究归为三类——基于图论、基于张量和基于主题模型进行分析,详细阐述各自的特征和可能存在的问题等,最后针对目前的研究状况,提出未来需要解决的问题,希望我国图书情报领域能够借鉴国外这一领域相关研究成果。
关键词：
信息推荐 个性化 标签
[期刊] 情报学报
[作者]
吴江 李姗姗 周露莎 施立 陈君
互联网技术与医疗的融合促进了在线医疗行业的发展,在线医疗社区是在线社区在医疗健康服务领域的细化,用户参与互动并促进朋友关系的形成与演化。本文选择国内最大的糖尿病社区——甜蜜家园为研究对象,采用基于随机行动者模型的社会网络动态分析方法,探究用户个体属性和网络结构属性对用户朋友关系网络动态演化的影响,利用SIENA工具进行模型参数估计和显著性检验。研究结果表明:性别、年龄、疾病类型对用户朋友关系的形成有显著影响,性别相同、年龄相近、疾病类型相同的用户越容易成为朋友;用户的好友数越多、在线时间越长、活跃度越高越
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