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基于FCA的Folksonomy用户兴趣研究述评

发布时间:2019-01-10 07:56
【摘要】:传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研究较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及现有的相关研究。
[Abstract]:In the traditional Folksonomy user interest study, the similarity calculation is more concerned with the global similarity, which can not highlight the differences between users, and there are also some problems such as the structure of interest does not accord with the user's own cognition and so on. Based on the cognitive structure of users, formal conceptual analysis can not only represent the semantic information among tags, but also formalize the structural relationships of tags, which provides a new way of thinking for the representation and mining of users' interests. There are few researches on user interest based on FCA, which mainly focus on single user and user group interest recognition. Based on the analysis of the traditional methods and limitations of user interest recognition, this paper further discusses the basis of Folksonomy user interest recognition based on FCA and the existing related research.
【作者单位】: 成都中医药大学图书馆;重庆工程职业技术学院图书馆;
【基金】:成都中医药大学科技基金“基于形式概念分析的社会化标注系统用户研究”(项目编号:RWQN1625)
【分类号】:TP391.1

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本文编号:2406075


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