推薦系統(tǒng)中標簽推薦的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩47頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、隨著Web2.0網(wǎng)站的日益發(fā)展，用戶除了是網(wǎng)絡資源的瀏覽者外，同時還是資源的生產(chǎn)者。社會標簽系統(tǒng)是Web2.0的一個典型應用，用戶主動產(chǎn)生標簽，并通過標簽標識、管理和發(fā)現(xiàn)信息資源。基于標簽的推薦是當前標簽系統(tǒng)的一個研究熱點，旨在減輕用戶負擔，幫助用戶選擇合適的標簽完成操作。
　　標簽推薦算法是一個標簽推薦流程的核心，推薦算法的好壞很大程度決定了最終的推薦質(zhì)量。雖然國內(nèi)外對標簽推薦算法進行了一定研究，但仍存在部分問題，如不能區(qū)分標簽

2、推薦場景、推薦信息源單一、推薦集缺乏個性化等等。
　　為了提高用戶體驗性，促進標簽系統(tǒng)進一步發(fā)展，本文對標簽推薦的相關理論及技術(shù)進行了深入研究。首次提出區(qū)分標簽推薦的不同應用場景：資源標注和資源搜索。然后詳細分析了兩種場景下用戶使用標簽的不同動機和需求，在此基礎上提出對應的標簽推薦算法p-Co-mixed和PH。p-Co-mixed算法綜合了資源熱門標簽集、用戶常用標簽集以及用戶歷史標注行為中的標簽共現(xiàn)性，在保證推薦集準確性的同時

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論