基于社會(huì)化標(biāo)注的個(gè)性化推薦算法研究
對(duì)用戶(hù)協(xié)同模型和多興趣模型算法加以了模擬實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建了相關(guān)的模型并給出針對(duì)具體模型的推薦。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶(hù)參與評(píng)分的方法對(duì)算法的推薦效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于用戶(hù)協(xié)同模型的算法要略?xún)?yōu)于現(xiàn)有的基于用戶(hù)自身標(biāo)簽的算法，而基于多興趣模型的推薦則要明顯好于上述兩種算法，原因可能是多興趣模型中的子興趣保持了資源主題的單一性，從而有助于找到更為相關(guān)的資源。
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目錄
第一篇 基礎(chǔ)篇
第1章 緒論 3
1.1 研究背景及意義 3
1.2 社會(huì)化標(biāo)注的相關(guān)理論 6
1.3 本書(shū)的內(nèi)容安排 14
第2章 相關(guān)研究進(jìn)展17
2.1 傳統(tǒng)的推薦技術(shù) 17
2.2 基于社會(huì)化標(biāo)注的推薦 19
2.3 現(xiàn)有研究存在的不足 38
第二篇 基礎(chǔ)算法篇
第3章 基于社會(huì)化標(biāo)注的用戶(hù)協(xié)同模型 43
3.1 用戶(hù)標(biāo)注中的偏差行為 44
3.2 主流標(biāo)簽的確定 54
3.3 用戶(hù)協(xié)同模型的建立 60
第4章 基于社會(huì)化標(biāo)注的用戶(hù)多興趣模型 64
4.1 用戶(hù)多興趣的驗(yàn)證 65
4.2 聚類(lèi)分析方法 68
4.3 聚類(lèi)的實(shí)現(xiàn) 73
4.4 用戶(hù)多興趣模型的建立 83
第5章 基于用戶(hù)協(xié)同和多興趣模型的推薦算法88
5.1 基于社會(huì)化標(biāo)注的資源模型 88
5.2 相關(guān)匹配算法 94
5.3 兩種模型下的推薦算法 97
第6章 基于社會(huì)化標(biāo)注推薦的模擬實(shí)現(xiàn)與評(píng)價(jià) 103
6.1 基于社會(huì)化標(biāo)注推薦的模擬實(shí)現(xiàn) 103
6.2 推薦算法的評(píng)估 111
第三篇 語(yǔ)義優(yōu)化篇
第7章 基于多義標(biāo)簽的推薦算法優(yōu)化 115
7.1 標(biāo)簽預(yù)處理 115
7.2 多義標(biāo)簽識(shí)別 117
7.3 用戶(hù)模型標(biāo)簽消歧 122
7.4 基于標(biāo)簽消歧的推薦優(yōu)化算法 124
第8章 基于同義標(biāo)簽的推薦算法優(yōu)化 127
8.1 WordNet 概述 128
8.2 構(gòu)建同義標(biāo)簽集 129
8.3 資源模型的同義擴(kuò)展 133
8.4 基于同義擴(kuò)展的推薦算法優(yōu)化 136
第9章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 139
9.1 算法實(shí)現(xiàn) 139
9.2 算法評(píng)價(jià) 142
第四篇 結(jié)論篇
第10章 結(jié)論與展望 152
10.1 主要結(jié)論 152
10.2 后續(xù)研究展望 154
參考文獻(xiàn) 156
書(shū)單推薦
