【摘要】：【目的】利用用戶標簽及關系網(wǎng)絡,為用戶推薦潛在的相似用戶�！痉椒ā客ㄟ^探究社會化標注系統(tǒng)中標簽、關系網(wǎng)絡所表征的用戶長短期興趣特征,綜合用戶標簽及關注關系,利用多維尺度法構建用戶聚類模型,根據(jù)用戶聚類結果進行相似用戶推薦,并以"微博"為例對模型進行實證�！窘Y果】實驗結果表明,基于標簽和關系網(wǎng)絡的用戶聚類模型能夠有效地結合用戶長短期興趣特征,挖掘潛在相似用戶,聚類及推薦效果較好。【局限】樣本數(shù)據(jù)集具有局限性,不能完全涵蓋用戶興趣領域,僅從一個領域驗證了模型的準確性與有效性。【結論】通過對用戶標簽及關系網(wǎng)絡挖掘用戶長短期興趣,構建的基于用戶靜態(tài)標簽與動態(tài)關系網(wǎng)絡的用戶推薦模型,對個性化用戶推薦效果有較好的提升。
[Abstract]:[objective] to recommend potential similar users to users by using user tags and relational networks. [methods] by exploring the long-term and short-term interest characteristics of users represented by relational networks in socialized labeling system, According to the user label and the relation of concern, the user clustering model is constructed by using multi-dimension scale method. According to the result of user clustering, similar user recommendation is made, and "Weibo" is taken as an example to demonstrate the model. [results] the experimental results show that: The user clustering model based on label and relational network can effectively combine the long-and short-term interest characteristics of users, mining potential similar users, clustering and recommendation effect is better. [limited] sample data set has limitations. The user interest domain can not be completely covered, and the accuracy and validity of the model can be verified from only one domain. [conclusion] by mining the long-term and short-term interest of users through user tags and relational networks, The user recommendation model based on user static label and dynamic relation network can improve the effect of personalized user recommendation.
【作者單位】： 華中師范大學信息管理學院;
【基金】：國家社會科學基金項目“大眾分類中標簽間語義關系挖掘研究”(項目編號:12BTQ038)的研究成果之一
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2443275