基于内容的社会标签推荐技术研究
推荐系统起手式－几种简单推荐模型（基于内容的推荐）
推荐系统起⼿式－⼏种简单推荐模型（基于内容的推荐）⼀.基于内容的推荐所谓基于内容信息的推荐系统，其实就是⽤特征（Feature）来表⽰⽤户、物品以及⽤户和物品的交互，从⽽能够把推荐问题转换成为监督学习任务。
把推荐系统完全定义为监督学习任务，需要有这么⼏个步骤。
第⼀，就是我们已经提到的，需要把所有⽤户、物品的各种信号⽤特征来表⽰。
这⾥⾯往往牵涉⾮常复杂和繁琐的特征⼯程，也就是看如何能够把不同的信息通过特征表达出来。
第⼆，就是每⼀个监督任务都需要⾯临的问题，如何构造⼀个⽬标函数，来描述当前的场景。
可以说，这是最难的⼀个部分，也是和基于流⾏度和基于相似度的推荐系统的最⼤区别。
⼆.⽤户特征信息⽤户向量化后的结果，就是 User Profile，俗称“⽤户画像”。
对于⽤户来说，最基础、最⾸要的肯定是⽤户的基本特性，包括性别、年龄、地理位置。
这三⼤信息其实可以涵盖⽤户特性⼯程中⾮常⼤的⼀块内容。
这⾥不仅是最基本的这三个特性的值，还有围绕这三个特性发展出来的三⼤种类的特性。
⽐如，不同性别在⽂章点击率上的差异，不同年龄层在商品购买上的差异，不同地理位置对不同影视作品的喜好等，这些都是根据这三个特性发展出来的更多的特性。
然后，我们可以为⽤户进⾏画像（Profiling）。
有显式的⽤户画像，⽐如⽤户⾃⼰定义的喜好，或者⽤户⾃⼰认为不愿意看到的物品或者类别。
但是在⼤多数情况下，⽤户都不会为我们提供那么精准的回馈信息，甚⾄完全不会有任何直接的反馈。
在这样的情况下，绝⼤多数的⽤户画像⼯作，其实是通过⽤户的“隐反馈”（Implicit Feedback），来对⽤户的喜好进⾏建模。
关于如何进⾏⽤户画像，我们今天就不在这⾥展开了。
针对⽤户画像我们还需要强调⼏点，⾸先每个维度的名称都是可理解的。
其次是维度的数量特征⼯程⾃由决定的。
假如是根据⽤户的阅读历史挖掘阅读兴趣标签，那么我们⽆法提前知道⽤户有哪些标签，也就不能确定⽤户画像有哪些维度，所以第⼆点也不是必须的。
13-基于标签的的推荐算法
好特征； 生成推荐列表：通过比较上一步得到的用户喜好与候选物品的特征，为此用户推荐一组相
关性最大的物品。
4
基于内容的推荐方法
基于内容的推荐的过程
根据给物品打标签的人的不同,标签应用一般分为两种:一种是让作者或者专家给物品打标签;另 一种是让普通用户给物品打标签,也就是UGC的标签应用。
UGC的标签系统是一种表示用户兴趣和物品语义的重要方式。当一个用户对一个物品打上一个 标签,这个标签一方面描述了用户的兴趣,另一方面则表示了物品的语义,从而将用户和物品联系 了起来。
addValueToMat(user_items, user, item, 1)
24
基于标签的推荐系统
SimpleTagBasedCB
#对用户进行个性化推荐
def Recommend(user): recommend_items = dict() tagged_items = user_items[user] for tag, wut in user_tags[user].items(): for item, wti in tag_items[tag].items():
豆瓣允许用户对图书和电影打标签，借此获得图书和 电影的内容信息和语义，并用这种信息改善推荐效果
Last.fm分析用户的听歌行为预测用户对音乐的兴趣， 从而给用户推荐个性化的音乐。
12
标签系统中的推荐问题
标签的作用
表达标签系统帮助我表达对物品的看法。(30%的用户同意) 组织打标签帮助我组织我喜欢的电影。(23%的用户同意) 学习打标签帮助我增加对电影的了解。(27%的用户同意) 发现标签系统使我更容易发现喜欢的电影。(19%的用户同意) 决策标签系统帮助我判定是否看某一部电影。(14%的用户同意)
大数据技术在电商平台中的个性化推荐研究
大数据技术在电商平台中的个性化推荐研究随着互联网的迅猛发展，电子商务成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在各大电商平台上，消费者面对海量商品选择时常常感到困惑，而个性化推荐技术的广泛应用则有效地解决了这一问题。
大数据技术在电商平台中的个性化推荐研究，已成为电商行业中的热点和关注焦点。
一、个性化推荐的意义与价值个性化推荐技术是根据用户的个人偏好和历史行为，利用大数据技术分析用户的需求和喜好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
个性化推荐具有以下几个重要意义与价值：1. 提升用户体验：通过为用户提供个性化推荐服务，能够有效降低用户在庞大商品数据中的选择成本，提高用户的购物体验和满意度。
2. 增加销售额和转化率：个性化推荐技术能够更精准地推送用户感兴趣的商品信息，提高用户的点击率和购买转化率，从而增加电商平台的销售额。
3. 增强用户粘性：通过个性化推荐技术，电商平台能够更好地了解用户的需求和偏好，进而实施个性化的促销策略，提高用户粘性和忠诚度。
二、个性化推荐的基本原理和方法在电商平台中，个性化推荐技术通常基于以下两种基本原理：1. 基于内容的推荐：该方法是根据商品的属性、标签等内容信息进行推荐。
通过对商品的文本、图像、视频等内容进行分析、挖掘和分类，来计算商品之间的相似性，从而为用户推荐与其历史行为和个人兴趣相关的商品。
2. 基于协同过滤的推荐：该方法是基于用户与商品的历史行为数据进行推荐。
通过对用户过去的购买、浏览、评价等行为数据进行分析和挖掘，来发现用户之间的相似性和商品之间的关联性，从而为用户推荐其他相似用户感兴趣的商品。
在个性化推荐领域，常用的方法包括基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法、混合推荐算法等。
同时，基于机器学习的算法、推荐系统领域的研究成果也被广泛应用于电商平台的个性化推荐中。
三、大数据技术在电商平台个性化推荐中的应用大数据技术作为支撑个性化推荐的关键技术之一，在电商平台中得到广泛应用，体现在以下几个方面：1. 数据收集和存储：电商平台需要收集和存储大量的用户行为数据和商品数据。
基于内容的推荐系统设计
基于内容的推荐系统设计随着互联网的快速发展，用户面临着海量信息和服务的选择困扰。
而为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，向其推荐个性化的内容和服务，提高用户体验和满意度。
本文将介绍基于内容的推荐系统的设计原理和方法。
一、背景介绍随着互联网的普及，用户在日常生活中产生了大量的行为数据，比如浏览网页、购买商品、观看视频等。
这些行为数据蕴含着用户的兴趣和偏好信息，可以作为推荐系统的输入。
传统的推荐算法主要以协同过滤为基础，基于用户之间的相似度或项目之间的相似度来进行推荐。
然而，协同过滤算法存在一些问题，比如冷启动问题、数据稀疏问题等。
而基于内容的推荐算法则可以通过分析物品的特征和用户的偏好，来进行推荐。
二、基于内容的推荐系统原理基于内容的推荐系统主要使用物品的特征信息来进行推荐。
它首先通过采集物品的内容信息，比如文字、图片、标签等，并提取出关键特征。
然后根据用户的历史行为和偏好，计算用户对物品的兴趣程度。
最后，根据用户的兴趣程度和物品的特征相似度，进行推荐。
三、基于内容的推荐系统设计步骤1. 数据采集与预处理首先，需要采集物品的内容信息，比如网页的文本内容、图片的关键特征等。
然后，对采集的数据进行预处理，比如去除噪声、归一化处理等。
2. 特征提取与表示在设计基于内容的推荐系统时，需要根据物品的特性，提取出关键特征。
比如对于文本内容，可以使用词袋模型或者词向量模型进行表示；对于图片内容，可以使用卷积神经网络提取图片的特征向量。
3. 用户兴趣模型构建通过分析用户的历史行为和偏好，可以建立用户的兴趣模型。
可以使用机器学习算法，比如逻辑回归、决策树等，来预测用户对不同物品的兴趣程度。
4. 物品特征相似度计算根据物品的特征向量，可以计算物品之间的相似度。
常用的方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
相似度越高，说明物品之间的特征越相似。
5. 推荐算法设计根据用户的兴趣模型和物品的特征相似度，可以设计推荐算法。
基于深度学习的内容推荐算法研究综述
协同过滤推荐可以分为基于近邻和基于模型的推荐
方 法 ，是 利 用 用 户 物 品 交 互 数 据（比 如 评 分 数 据）实
现 推 荐（预 测）的 推 荐 方 法 ；混 合 推 荐 是 通 过 组 合 不
同的模型弥补模型之间的缺点来提高整个系统推荐
性 能 的 一 种 方 法［16］。 本 节 主 要 从 推 荐 的 算 法 思 路 、
0 概述
信息网络的迅速发展使得数据规模呈现爆发式
增 长 ，各 种 应 用 软 件（如 电 子 商 务 平 台 等）对 数 据 的 依 赖 性 越 来 越 强［1］。 但 是 ，数 据 的 增 量 超 过 了 平 台 或 系 统 的 承 受 范 围 ，这 种 现 象 被 称 为“ 信 息 过 载 ”问
近 年 来 ，应 用 软 件 的 数 量 呈 现 爆 发 式 增 长 ，滋 生 了越来越多的多源异构数据。这些数据来源多样、 结 构 复 杂 ，传 统 机 器 学 习 方 法 无 法 有 效 地 提 取 其 中 的 表 征 。 面 临 数 据 带 来 的 一 系 列 问 题 ，深 度 学 习 对 多源异构数据表征的充分学习获得了广泛的关注， 迅速成为研究热点之一。深度学习作为前沿技术， 泛指端到端的非线性可微模型。其优势主要体现在 非 线 性 转 换 、深 层 特 征 学 习 、高 弹 性 及 可 用 性 等 3 个 方 面 。 在 学 术 研 究 层 面 ，深 度 学 习 的 快 速 发 展 激 发 了 学 者 对 推 荐 领 域 学 术 研 究 的 兴 趣 ，逐 渐 出 现 了 Wide&Deep［9］、CDL［10］、AutoRec［11］等 经 典 的 深 度 推 荐 模 型 。 在 工 业 应 用 层 面 ，基 于 深 度 学 习 应 用 的 推 荐 算 法 不 断 改 进 与 创 新［12-14］，为 各 领 域 的 产 品 提 供 商业化服务。
标签推荐方法研究综述
标签推荐方法研究综述
徐鹏宇;刘华锋;刘冰;景丽萍;于剑
【期刊名称】《软件学报》
【年(卷),期】2022(33)4
【摘要】随着互联网信息的爆炸式增长,标签(由用户指定用来描述项目的关键词)在互联网信息检索领域中变得越来越重要.为在线内容赋予合适的标签,有利于更高效的内容组织和内容消费.而标签推荐通过辅助用户进行打标签的操作,极大地提升了标签的质量,标签推荐也因此受到了研究者们的广泛关注.总结出标签推荐任务的三大特性,即项目内容的多样性、标签之间的相关性以及用户偏好的差异性.根据这些特性,将标签推荐方法划分为3个类别,分别是基于内容的方法、基于标签相关性的方法以及基于用户偏好的方法.之后,针对这3个类别下的对应方法进行了梳理和剖析.最后,提出了当前标签推荐领域面临的主要挑战,例如标签的长尾问题、用户偏好的动态性以及多模态信息的融合问题等,并对未来研究方向进行了展望.
【总页数】23页(P1244-1266)
【作者】徐鹏宇;刘华锋;刘冰;景丽萍;于剑
【作者单位】交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学);北京交通大学计算机与信息技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于LDA主题模型的标签推荐方法研究
2.基于灰色关联度聚类与标签重叠因子结合的协同过滤推荐方法研究
3.我国基于Folksonomy的标签推荐方法研究综述
4.基于标签的协同过滤推荐方法研究
5.基于标签的个性化项目推荐系统研究综述
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基于内容的推荐系统
基于内容的推荐系统内容推荐系统是一种利用用户历史行为数据和内容信息为用户推荐可能感兴趣的内容的技术。
随着互联网的发展，用户获取信息的途径越来越多样化，如何让用户快速准确地找到自己感兴趣的内容成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的推荐系统正是为了解决这一问题而应运而生的。
基于内容的推荐系统主要通过分析用户对内容的历史行为数据和内容本身的特征，为用户推荐相关的内容。
它的优势在于能够为用户推荐个性化的内容，不受用户行为数据的限制，能够满足用户多样化的需求。
基于内容的推荐系统通常包括以下几个步骤：首先，系统需要对内容进行特征提取。
内容的特征可以包括文本特征、图片特征、音频特征等，不同类型的内容可以有不同的特征提取方法。
例如，对于文本内容，可以提取词频、关键词等特征；对于图片内容，可以提取颜色直方图、纹理特征等。
特征提取的质量直接影响了推荐系统的准确性和效果。
其次，系统需要建立内容的表示模型。
表示模型是将内容的特征转化为计算机能够理解和处理的形式，常用的表示模型包括向量空间模型、主题模型、深度学习模型等。
表示模型的选择和设计对系统的性能有着重要影响，好的表示模型能够更好地捕捉内容的语义信息，提高推荐的准确性。
然后，系统需要分析用户的历史行为数据。
用户的历史行为数据包括浏览记录、点击记录、收藏记录等，通过分析这些数据可以了解用户的兴趣和偏好。
基于内容的推荐系统可以根据用户的历史行为数据，为用户推荐与其兴趣相关的内容。
最后，系统需要通过内容和用户的历史行为数据进行匹配推荐。
匹配推荐是基于内容的推荐系统的核心，通过计算内容和用户兴趣的匹配程度，为用户推荐可能感兴趣的内容。
匹配推荐的算法多种多样，包括基于内容相似度的推荐、基于用户兴趣模型的推荐、基于标签的推荐等。
总的来说，基于内容的推荐系统能够为用户提供个性化、精准的内容推荐，为用户节省时间，提高信息获取效率。
然而，基于内容的推荐系统也面临一些挑战，如如何提高推荐的多样性、如何解决冷启动问题等。
基于用户标签的社交推荐算法研究
基于用户标签的社交推荐算法研究社交推荐算法是指利用用户的历史操作数据和特征信息，为用户推荐与其兴趣相关的内容和用户。
随着社交网络的普及，推荐系统在社交网络中的应用，成为了当前研究的热点之一。
其中，基于用户标签的社交推荐算法变得越来越受到广泛的关注和研究。
一、算法的研究背景随着社交网络用户数量的飞速增加，用户与社交网络之间的关系复杂多样、信息量庞大，进行信息过滤和推荐，成为了必要的需求。
传统的协同过滤算法无法很好的解决社交网络推荐的问题。
而基于用户标签的推荐算法就能很好地解决这类问题。
通过分析和挖掘用户标签信息，推荐相应内容，能更好地满足用户需求，提升用户体验和社交网络的价值。
二、算法研究的意义基于用户标签的推荐算法逐渐成为社交网络推荐的主流算法。
无论是在电商、新闻、娱乐、or社交等领域，都有着广泛的应用和意义。
首先，在推荐的过程中，能有效的降低推荐对象的过载，避免用户被大量垃圾信息所困扰。
其次，在社交网络中，用户标签是由用户自己定义的，更符合用户的选择和兴趣，能更好地代表用户的行为和需求。
最后，社交网络的用户量大，信息质量高，推荐算法能够利用模型挖掘用户行为，更好地满足用户需求。
三、算法研究内容基于用户标签的推荐算法主要分为以下几个步骤：1.收集用户标签数据在社交网络中收集用户标签数据是推荐系统的第一步。
用户标签是由用户自己定义的，包括兴趣、爱好、行业等多方面的内容。
越多的标签数据能够收集，越能够更好的表征用户，提高推荐的质量。
2.标签关联矩阵的构建针对用户标签数据，构建标签关联矩阵，包括用户与标签的关联矩阵和标签与标签的关联矩阵。
其中，用户与标签的关联矩阵反映了用户喜欢的标签以及标签的权重，标签与标签的关联矩阵反映了标签间进行推荐时的相关度。
3.推荐算法推荐算法是基于标签关联矩阵进行的。
推荐算法主要有两种：基于关联度的推荐算法和基于隐语义模型的推荐算法。
基于关联度的推荐算法主要是通过权重来计算标签间的关联度，并通过标签间的关联度来计算推荐结果。
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基于内容的社会标签推荐技术研究
摘
要
随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术的快速发展，社会标注作为一种灵活、有效的分类方式，开始 受到人们越来越多的关注。如何从海量的标签库中找到用户所需要的标签成为一个研 究的关键的问题。社会标签推荐系统的出现减少了用户的标注负担，在没有社会标签推
ｎｏ
ｃａｎ
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ｕｓｅｒｓ’ｔａｇｇｉｎｇ ａｃｔｉｖｉｔｙ，ｂｅｃａｕｓｅ
ｍｕｓｔ ｔａｇ
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ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ
ｍａｎｕａｌｌｙ
ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｉｔ ｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ
ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈａｔ
ｏｎ
ｗｈｉｃｈ ｔａｇ ｉｓ ｍｏｒｅ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｔａｇｓ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｈｏｗ
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ｔｏ ｒｅｔｒｉｅｖｅ
ｔａｇｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｈｕｇｅ ｔａｇ ｌｉｂｒａｒｙ ｉｓ ｂｅｃｏｍｉｎｇ ｂａｓｅｄ
ｏｎ
ｈｏｔ ｔｏｐｉｃ ｔｏ ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ
ｕｓｅｒｓ
ｓｏｃｉａｌ ｔａｇｓ ｉｆ ｔｈｅｒｅ ｉｓ
众关注和使用时，标签就具有了社会意义，从而转化为社会标签【２Ｊ。 在Ｗ曲２．０的环境下，社会标签已得到广泛应用，出现了Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ、Ｙｏｕｔｕｂｅ、 ＬｉｂｒａｒｙＴｈｉｎｇ、Ｃｏｎｎｏｔｅａ、ＣｉｔｅＵｌｉｋｅ、Ｔｅｃｈｎｏｒａｔｉ等众多新应用与体验。由于用户可以自 由的对感兴趣的网络资源进行标注，并且用户之间的标注相互可见，这种开发共享模式 以及能够反映用户真实观点和理解的方式，为信息组织、共享和检索带来了一种全新的 理念。社会标签推荐系统的出现则进一步减少了用户的标注负担，在没有社会标签推荐 系统的情况下，用户必须手工标注每一个标签，很多时候用户很难确定哪个标签更合适，
Ｗｅｂ２．０．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｉｓ
ｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｔｅｃｈｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｎａｌｙｓｅｓ ｔｈｅｉｒ ｍｅｒｉｔｓ ａｎｄ ｄｅｍｅｒｉｔｓ．Ｗｅ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ｑｕｅｓｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｏｎｌｙ ｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ“ｒｅｓｏｕｒｃｅ—ｕｓｅｒ”ａｒｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｉｎ ｍｏｓｔ
基于内容的社会标签推荐技术就是针对这种问题而提出的，它缩短了用户的标注时
间，减轻了用户的负担，成为了新时代Ｉｎｔｅｒｎｅｔ用户的便捷工具，更为服务者和研究者 提供了语义更加丰富的数据资源。
哈尔滨工程大学硕士学位论文
１．２研究的背景及意义
在Ｗｅｂ２．０的环境下，信息技术的发展和互联网的普及，使用户可以更方便的 从互联网这个全球最大的信息资源库中得到信息，但用户在享受信息技术带来的便 利的同时，也遇到了信息“过载”问题，标签推荐能够依据用户的信息需求将合适的 标签提供给用户，已经成为解决这类问题的重要方法之一。随着Ｗｅｂ２．０技术的发展，
哈尔滨工程大学硕士学位论文
第１章绪论
第１章绪论
１．１引言
在Ｗｅｂ２．０环境下，互联网己成为全球最大的信息资源库，改变着全世界人类的生
活、学习和工作方式。大众分类（Ｆｏｌｋｓｏｎｏｍｙ）是典型的Ｗｅｂ２．０系统，它允许所有的 互联网用户为网络资源添加标签，方便个人对网络资源进行管理和组织，并且可以与他 人共享标注【１ Ｊ。这是一种更加有趣、灵活的日志分类方式。用户可以为每篇日志标注一
社会标签（Ｓｏｃｉａｌ Ｔａｇｓ）成为了网络用户分享、存储网络资源的一项重要信息。一方面，
通过给网络上的网页、视频等资源标注标签，用户不仅可以把自身感兴趣的网络资源分 类存储在Ｗｅｂ２．０网站上，而且还可以通过标签寻找兴趣相似的用户并与这些用户共享 网络资源。另一方面，标签实际上是网络资源的一种描述信息。通过这些描述信息，用 户可以搜索和定位网络上的资源。然而，面对互联网上如此多的网页、视频等网络资源， 单纯靠人工来对所有的网络资源进行标注几乎是不可能的事情。因此，标签推荐，也就 是通过已标注标签的网络资源来给未标记标签的网络资源推荐一个或多个标签，成为目 前研究的热点问题之一。 目前，标签推荐方法可以分为两大类，即基于内容的标签推荐和基于协同过滤 的标签推荐。这两类标签推荐方法各自利用了标签推荐问题中不同来源的信息，各 有优劣。而基于内容的方法是基本方法，其他方法往往要和基于内容的方法一起配合使 用。同时网络资源与传统资源不同的是，传统资源只有“资源。用户”两个维度，而网络资
个或者多个标签（Ｔａｇ），可以看到网络上具有相同标签的网络资源，并以此建立与其他 用户更贴心的联系和沟通。因此标签体现了群体的力量，它进一步增强了网络资源的相
关性和用户的交互性，让互联网用户接触到一个更加多样化的世界，一个关联度更大的
网络。社会标签（Ｓｏｃｉａｌ Ｔａｇｓ）是标签的进一步延伸和扩展，当Ｔａｇ在信息关联中被大
要的标签推荐技术进行了分类整理，总结了它们各自的优缺点。发现目前大多数的标签 推荐技术只考虑“资源一用户”两个维度，而标签推荐系统具有“资源一用户一标签”三个维度， 所以本文通过分析“资源．用户．标签”三个维度的整体交互信息，推荐与用户需求最贴切 的标签，达到对标签推荐技术优化的目的。
本文主要是对Ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ＵＳ网站上已经打过标注的网页、标签、用户进行分析，提出
ｕｓｅｒ
ｓａｔｉｓｆｙ
ｔｈｅ ｅｘｐｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｍｏｒｅ ｓｕｉｔａｂｌｅ ｆｏｒ
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ａｒｅ
ｍｏｒｅ ｐｒｅｃｉｓｅ ａｎｄ
ｕｓｅｒｓ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｏｃｉａｌ Ｔａｇｓ；Ｔａｇ
Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ；Ｃｏｎｔｅｎｔ；Ｆｅａｔｕｒｅ；Ｗｅｂ２．０
源“资源一用户．标签”三个维度，从而造成标签推荐系统在推荐标签时，需要比传统推荐
系统多考虑一个维度，即“标签”。若将传统推荐系统直接应用于标签推荐，将会造成“资 源一用户一标签”三个维度的整体交互信息的丢失。 因此，本文主要关注基于内容的标签推荐方法，并研究如何利用资源信息、用户信 息以及标签信息之间的整体交互信息进一步提高标签推荐的质量。
荐系统的情况下，用户必须手工标注资源，很多时候用户很难确定哪个标签更合适，社
会标签推荐系统根据已有标签，可以自动的提供一些与资源内容相关或者用户感兴趣的 标签供用户选择，使得用户的标注时间大减少，改善了用户体验。高效的标签推荐方法
对于帮助用广方便地获取有用标签具有重要意义。 本文首先对现有Ｗｅｂ２．０下的社会标签系统以及推荐原理作了介绍。其次对目前主
ｃａｒｌ
ｓｏｃｉａｌ
ｏｒ
ｒｅｃｏｍｍｅｎｄ ｔａｇｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｗｈｉｃｈ
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第１章绪论
会标签推荐系统应用于“资源．用户．标签”三个维度，而传统推荐系统只处理“资源一用户”
两个维度，虽然可以把三维关系分解为二维关系，即“资源一用户”、“资源．标签”或“标签
一用户”进行研究，但是这种方法是不完整的，因为它会造成三个维度“资源一用户一标签” 整体交互信息的丢失，这是其一。其二，为了使推荐结果更加准确，标签推荐系统通常 需要大量的用户和相关资源的数据，而目前多数的标签推荐系统是通过用户的日志文件 来获取数据的，但是用户的日志文件体现的用户兴趣特征是不完整的。因为日志挖掘方 法中常常根据使用次数来评价用户的兴趣，这种方法经常是不正确的，而且日志数据经 常分布在各个不同的网站中，当需要获取访问的日志数据时，就只能局限在少数几个特 定的网站。网络资源的数量庞大，就算获取了用户的喜好数据，也需要进一步对这些数 据聚类分析才能使用。
ｏｎ ａ
ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ｔａｇ
ｃｏｎｔｅｎｔ—Ｆｅａｔｕｒｅ Ｖｏｔｅ
Ｔａｇｇｉｎｇ（ＦＶＴ）．Ｉｎ
ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ
ｏｆ ＦＶＴ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｌｓｏ ａｎａｌｙｓｅｓ ｔｗｏ ｏｔｈｅｒ ｓｉｍｐｌｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ—ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ
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ｓｅｖｅｒａｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ
ｃａｎ
ｔｏ ａｓｓｅｓｓ ｔｈｅ
ｒｅｔｕｒｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ＦＶＴ
关键词：社会标签；标签推荐；内容：特征：Ｗ曲２．０
哈尔滨工程大学硕士学位论文
基于内容的社会标签推荐技术研究
Ａｂ ｓｔｒａｃｔ
Ｗｉｔｈ
ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｐｅｏｐｌｅ ｂｅｇｉｎ ｔｏ ｐａｙ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
ｔｏ ｓｏｃｉａｌ ｔａｇｇｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ａ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｎｄ
社会标签推荐系统根据已有标签，可以自动的提供一些与资源内容相关的标签或者用户