基于本体和标签的个性化推荐

发布时间：2017-08-22 00:32

  本文关键词：基于本体和标签的个性化推荐

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【摘要】：文章提出一种基于本体和标签的个性化推荐模型,可以有效解决标签的非等级结构、多样性、模糊性所导致的标签间语义缺乏的问题,从而提高基于社会化标签的个性化推荐效果。将预处理后的社会化标签映射到Word Net中,利用Word Net语义相似度算法计算成功映射的标签的语义,用统计学的方法计算不能成功映射的标签的语义,然后将标签自身频率和标签语义相结合计算用户标签权重,进而计算用户标签特征向量和资源标签特征向量的相似度,最后实现个性化推荐。实验表明,该方法优于传统的基于社会化标签的推荐。
【作者单位】： 武汉大学信息资源研究中心;武汉大学信息管理学院;
【关键词】： 本体 社会化标签 个性化推荐
【基金】：国家自然科学基金项目“社会化媒体集成检索与语义方法研究”的成果之一,项目编号:71273194
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 社会化标签系统是典型的Web 2.0应用,充分体现了开放、互动、参与、分享、创造的Web 2.0理念,社会化标签能够支持Web用户根据自己独特的兴趣、爱好、需求自由选择词汇对Web资源进行标注。这些自由、共享的社会化标签,作为由用户产生的元数据,在标注资源特征和表达用户兴趣方面

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本文编号：716070