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[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] 图书馆杂志
[作者]
吴思竹
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。
关键词：
标签推荐 社会标注系统 协作过滤
[期刊] 图书情报工作
[作者]
田莹颖
针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
关键词：
社会化标签系统 个性化信息推荐 协同过滤
[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] 图书情报工作
[作者]
翟爽 宋文
近年来,社会标签的发展非常迅速,在信息组织和信息构建领域有着广泛的应用。社会标签的进展主要归纳为两个方面:①在各个领域中的应用进展;②与传统知识组织体系的关系探讨和融合研究。社会标签与知识组织体系的融合模式主要分为三种:①两者之间直接进行映射;②从分类表中抽取上下级关系和相关关系;③将分面分类的理论与方法移植到社会标签上,达到对标签词的组织和呈现。
关键词：
社会标签 大众分类法 研究进展 信息组织
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋灵超 黄崑
［目的 ／意义］提出利用社会标签自动分类图片情感类型的方法，服务基于情感特征的图像检索与利用。［方法／过程］以Ｆｌｉｃｋｒ图片为例，利用ＰＭｉ算法对Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ－ＡＦＦｅｃｔ词表进行预处理形成典型情感词表；结合ｅｋＭＡＮ提出的６类基本情感类型，利用标签对图片情感类型进行标注；并且，通过实验对分类标注效果进行验证；最后，讨论图片特点、标注意图、非情感标签数量对分类标注效果的影响。［结果 ／结论］研究发现，一幅图片的非情感标签与情感标签在表现图片整体情感类型的倾向性上具有较高一致性；结合ＰＭｉ算法，利用预处理后的典型情感词表标注图片的结果优于未处理的Ｗｏｒｄ Ｎｅｔ－ＡＦＦｅｃｔ词表；并且，分．．．
关键词：
图像 标签 情感标注 PMI
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 谭洁 陈晨 董克
社会标签可以提供附加的语义信息来描述网络资源的内容,可以实现网络信息的有效挖掘。文章将社会标签作为Web资源描述的元数据进行共现分析,探讨社会标签共现分析在Web挖掘的应用,设计了基于社会标签共现分析的Web资源聚合流程,并以LibraryThing为例对该流程进行了实证研究。实证分析结果表明,社会标签的共现分析能够揭示Web资源对象集合中知识内容及其关所隐含的相关信息,社会标签共现分析是Web资源聚合的一种新途径。
关键词：
社会标签 共现分析 资源聚合
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陆泉 陈静 丁恒
以现存的大量图像社会标签为基础,设计基于社会标签的图像情感自动分类标注模型,提出图像社会标签对情感的贡献度、区分度以及标签在情感维度上的权重3个因子及计算方法,实现图像5种基本情感语义的分类标注。在实际社会网络数据集上进行验证实验,结果表明建立的模型方法在自动标注图像情感语义方面具有较高的准确性和应用性。同时还发现,实际数据集中情感分布差异与复合情感对图像自动标注具有影响。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王军 张子柯
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
[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] 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]
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] 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
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