基于標(biāo)簽的推薦系統(tǒng)模型及算法研究.pdf

1、Web2.0的出現(xiàn)使得Web上出現(xiàn)一種新形態(tài)的系統(tǒng):標(biāo)簽系統(tǒng),如Delicious、Flickr、Youtube、Facebook。在標(biāo)簽系統(tǒng)中用戶可以任意上傳資源,并且允許使用任意的稱為標(biāo)簽的文字對(duì)資源進(jìn)行標(biāo)注。由于其具有UGC(User Generate Content)及自由打標(biāo)簽(Free Tagging)的特征,使得標(biāo)簽系統(tǒng)中存在“信息過(guò)載”、“信息迷向”、“垃圾標(biāo)簽”、“搜索精度低”等問(wèn)題。解決“信息過(guò)載”等問(wèn)題通用的方法是

2、采用個(gè)性化推薦技術(shù),因此本文將研究基于標(biāo)簽的推薦系統(tǒng)。
　　 傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)采用協(xié)同過(guò)濾技術(shù),其基于用戶-評(píng)分矩陣,研究對(duì)象是用戶-項(xiàng)目?jī)删S系統(tǒng)。而標(biāo)簽系統(tǒng)是三維的系統(tǒng):用戶-標(biāo)簽-項(xiàng)目。為了簡(jiǎn)化研究及運(yùn)用傳統(tǒng)的推薦技術(shù),本文通過(guò)映射把三維的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為三個(gè)兩維的系統(tǒng):用戶-用戶、項(xiàng)目-項(xiàng)目、標(biāo)簽-標(biāo)簽。其中針對(duì)用戶-用戶關(guān)系提出了基于標(biāo)簽的用戶模型、基于TF*IDF的用戶模型、用戶對(duì)項(xiàng)目的喜好度評(píng)估算法、基于用戶興趣劃分的協(xié)同過(guò)