發(fā)布時(shí)間：2020-06-21 21:15

【摘要】：在Web2.0的環(huán)境下,鼓勵(lì)用戶創(chuàng)造內(nèi)容是主基調(diào)。社會(huì)化標(biāo)簽作為一種使用靈活、對(duì)用戶友好、無約束的分類方式,在業(yè)界得到了廣泛的應(yīng)用。社會(huì)標(biāo)簽具備組織、分享、檢索和發(fā)現(xiàn)新資源、新用戶等良好特性。但同樣也存在標(biāo)簽分布稀疏、標(biāo)簽使用率低、用戶標(biāo)注隨意以致出現(xiàn)噪聲標(biāo)簽甚至惡意標(biāo)簽等情況。為趨利避害,標(biāo)簽推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,得到學(xué)界的廣泛關(guān)注,也成為推薦系統(tǒng)的熱門研究方向。本文圍繞社會(huì)標(biāo)簽系統(tǒng)的標(biāo)簽推薦技術(shù)展開。具體工作如下：第一、本文首先對(duì)推薦系統(tǒng)的組成以及推薦原理進(jìn)行介紹,并對(duì)目前標(biāo)簽推薦技術(shù)的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,對(duì)算法分類整理并總結(jié)優(yōu)缺點(diǎn),為后續(xù)在標(biāo)簽推薦技術(shù)領(lǐng)域的研究提供一定的參考。本文發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)的標(biāo)簽推薦技術(shù)缺乏對(duì)標(biāo)簽語義的研究,而且現(xiàn)有的標(biāo)簽語義研究適用范圍有限。因此提出基于詞向量的標(biāo)簽語義推薦算法,以開發(fā)出兼具內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾優(yōu)越性的標(biāo)簽推薦技術(shù)。第二、本文采用了Skip-gram算法計(jì)算標(biāo)簽相似度。與目前主流的Wu Palmer概念相似度算法相比,具備三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：一是適用范圍更廣,Wu Palmer概念相似度算法僅局限于英文；二是詞語對(duì)象完備,Wu Palmer概念相似度算法是建立在WordNet語義層次結(jié)構(gòu)上,然而WordNet語義字典只收錄155287個(gè)詞語,無法對(duì)超出字典的詞語進(jìn)行處理；三是能計(jì)算短語的相似度。WordNet字典無法解析短語,如"less than 300 ratings",標(biāo)簽系統(tǒng)中類似的短語標(biāo)簽是很常見的�？偠灾�,Skip-gram算法在標(biāo)簽推薦領(lǐng)域?qū)嵱眯愿鼜?qiáng)。第三、本文提出的基于詞向量的標(biāo)簽語義推薦算法,結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型和匈牙利算法,較好地解決了標(biāo)簽與標(biāo)簽相似度和用戶與用戶之間相似度計(jì)算問題。并通過實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有算法比較,在推薦精度上有一定的提高。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：H030
【圖文】：

逑（邋社群影響邋飛逡逑圖３－１社群影響和個(gè)人意向之間的關(guān)系逡逑Ｆｉｇ邋３－１邋Ｔｈｅ邋ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｂｅｔｗｅｅｎ邋ｔｈｅ邋ｓｏｃｉａｌ邋ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ邋ａｎｄ邋ｐｅｒｓｏｎａｌ邋ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ逡逑３．２社會(huì)標(biāo)簽系統(tǒng)模型逡逑社會(huì)化標(biāo)簽系統(tǒng)由用戶、資源、標(biāo)簽三類對(duì)象和一種標(biāo)注行為構(gòu)成，如圖３－２所逡逑不。逡逑r>９Ｐ邋同逡逑

本文編號(hào)：2724650