基于條件隨機(jī)場(chǎng)的標(biāo)簽推薦問題研究.pdf

1、標(biāo)簽推薦是一個(gè)新的研究方向，其旨在為目標(biāo)資源自動(dòng)添加標(biāo)簽作為描述信息，來緩解標(biāo)簽空間噪聲數(shù)據(jù)增多、標(biāo)簽指代內(nèi)容模糊等現(xiàn)象。目前，標(biāo)簽推薦方法主要有基于內(nèi)容的方法、基于協(xié)同過濾的方法以及基于圖的方法，但這些方法都沒有考慮標(biāo)簽間的依賴關(guān)系。而在標(biāo)簽系統(tǒng)中，標(biāo)簽之間具有很強(qiáng)的依賴關(guān)系，利用這種依賴關(guān)系會(huì)提升推薦的性能。
　　 針對(duì)標(biāo)簽推薦研究中忽略標(biāo)簽關(guān)系這一問題，本文提出將標(biāo)簽關(guān)系融入推薦模型來改進(jìn)推薦性能。在推薦過程中，使用排序值

2、衡量候選標(biāo)簽與資源的相關(guān)。性，排序值越大表示兩者越相關(guān)。本文使用條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)模型對(duì)候選標(biāo)簽進(jìn)行排序，該模型引入標(biāo)簽間的關(guān)系信息，從排序輸入向量和候選標(biāo)簽間的共用關(guān)系兩個(gè)方面計(jì)算排序結(jié)果。具體來說，本文的主要內(nèi)容如下：
　　 本文首先對(duì)標(biāo)簽推薦已有算法進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述和分析，并對(duì)條件隨機(jī)場(chǎng)模型進(jìn)行介紹。
　　 接著，研究和實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽推薦算法。本文先分析和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)算法的基礎(chǔ)算法——基于最大熵理論的標(biāo)簽推薦(ME-TR)算

3、法。在此基礎(chǔ)上，引入標(biāo)簽共用的依賴關(guān)系，提出基于條件隨機(jī)場(chǎng)的標(biāo)簽推薦(CRF-TR)算法。在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上，標(biāo)簽數(shù)據(jù)較豐富，使用標(biāo)簽對(duì)共用關(guān)系的CRF-TR算法的推薦性能優(yōu)于ME-TR算法。
　　 最后，對(duì)本文提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，引入標(biāo)簽關(guān)系信息的CRF-TR算法的性能優(yōu)于其他的算法。將提出的CRF-TR模型應(yīng)用到“杏壇——漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)”的課程標(biāo)簽推薦中，實(shí)現(xiàn)了在線課程標(biāo)簽推薦系統(tǒng)，取得了較為理想的推薦