基于标签网络聚类的个性化资源推荐模型研究
本文关键词：基于标签网络聚类的个性化资源推荐模型研究
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【摘要】：将社会化标签之间的关系抽象为一种复杂网络。将复杂网络中用于发现社区的连边社团检测算法应用于社会化标签的聚类分析中,利用其能够发现重叠簇的特性,以解决标签的语义模糊性,同时有效缓解了数据稀疏性问题。最后,以形成的标签簇为中介,通过计算用户对标签簇的兴趣度和资源与标签簇的相关度实现个性化资源推荐。实验结果表明了所提模型的优越性。
【作者单位】： 西安电子科技大学经济与管理学院;
【关键词】： 标签聚类 复杂网络 连边社团检测 个性化推荐 语义模糊 数据稀疏
【基金】：国家自然科学基金项目“基于复杂网络的中文文本语义相似度研究”的成果之一(编号:71373200)
【分类号】：TP393.01
【正文快照】： 0引言Web2.0时代,用户既是内容的浏览者,也是内容的创造者,使得web信息呈现爆炸式增长,web用户也被淹没在海量信息中无法快速找到自己需要的资源。社会化标注系统的出现,允许任意用户对感兴趣的网络资源进行基于自身理解的无约束标注,且所有用户的标注都互为可见[1],用户在标
【参考文献】
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本文编号：791130
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