基于tag的個性化推薦技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet和Web2.0技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)站在為用戶提供越來越多的信息的同時，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜。其中，最顯著的是在個性化網(wǎng)站中社會化標(biāo)簽（Social Tag）的廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)在大多數(shù)Web2.0網(wǎng)站都具備協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)，如Delicious、Flickr。與傳統(tǒng)的用戶通過瀏覽器獲取信息方式不同的是，標(biāo)簽系統(tǒng)中更注重用戶的交互。在這些網(wǎng)站中，用戶可以使用任意標(biāo)簽對其上傳的資源進(jìn)行組織和管理，標(biāo)簽成為了用戶和資源的橋梁。因

2、此，在協(xié)同標(biāo)注系統(tǒng)中，用戶不僅僅是信息的使用者，同時也是信息的提供者，這就可能使得標(biāo)簽系統(tǒng)中所謂的“信息爆炸”和“信息過載”問題尤為嚴(yán)重。為解決諸如其類的問題，個性化推薦技術(shù)應(yīng)運而生。
　　由于協(xié)同過濾推薦技術(shù)具有良好的算法思想和比較完美的推薦效果，現(xiàn)在已被傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)廣泛采用。它主要研究用戶對項目的評分?jǐn)?shù)據(jù)，研究對象只包含用戶、項目構(gòu)成的兩維關(guān)系結(jié)構(gòu)。而對于標(biāo)簽系統(tǒng)中含有用戶，標(biāo)簽，資源的三維關(guān)系結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的推薦算法不能滿足其

3、需求，畢竟傳統(tǒng)的推薦算法中未考慮到標(biāo)簽所蘊含的個性化信息。
　　針對傳統(tǒng)的個性化推薦方法未能很好地解決標(biāo)簽系統(tǒng)中資源推薦需求的問題，本文提出了一種基于標(biāo)簽和時間因素的協(xié)同過濾推薦方法。此方法是對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾的改進(jìn)，它充分考慮了用戶的興趣會隨著時間改變而改變的特性。根據(jù)用戶添加的標(biāo)簽信息，能夠分析出標(biāo)簽的使用，可以使得表示資源特征更準(zhǔn)確。而且它能真實的體現(xiàn)用戶個體的興趣偏好，如用戶最近添加的標(biāo)簽更能反映用戶近期的興趣這一特性，提出