基于社會(huì)性標(biāo)注語(yǔ)義的個(gè)性化推薦算法研究.pdf

1、社會(huì)性標(biāo)注是Web2.0時(shí)代產(chǎn)生的一種新型的信息組織管理方式，因?yàn)槠淙腴T簡(jiǎn)單、使用方便、操作靈活和標(biāo)注無(wú)限制等優(yōu)點(diǎn)，已逐漸發(fā)展成為目前最流行的信息應(yīng)用技術(shù)之一。個(gè)性化推薦技術(shù)是社會(huì)性標(biāo)注系統(tǒng)中廣泛使用的推薦技術(shù)之一，受到了廣泛的研究和關(guān)注。
　　但是，在已存在的個(gè)性化推薦研究成果中，還存在一定的不足。首先，已有的推薦算法雖然引入了用戶動(dòng)機(jī)理論，可以提高推薦系統(tǒng)對(duì)特定興趣用戶的個(gè)性化信息推薦能力，但仍缺少對(duì)標(biāo)簽信息語(yǔ)義層面的考慮；其

2、次，在已存在的考慮推薦系統(tǒng)中標(biāo)簽語(yǔ)義的研究成果中，對(duì)特定的用戶動(dòng)機(jī)進(jìn)行考察的研究成果還比較少。
　　本文在用戶動(dòng)機(jī)理論的基礎(chǔ)上，引入層次本體學(xué)習(xí)方法和改進(jìn)的PLSA主題模型技術(shù)來解決上述的問題。主要的研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）研究了引入層次本體學(xué)習(xí)方法的個(gè)性化推薦技術(shù)。主要的方法是：首先，在用戶動(dòng)機(jī)理論的基礎(chǔ)上，對(duì)社會(huì)性標(biāo)注系統(tǒng)中的用戶進(jìn)行用戶類型的判定；其次，利用層次本體學(xué)習(xí)方法對(duì)待推薦的標(biāo)注資源進(jìn)行語(yǔ)義聚類；再次，依據(jù)被

3、推薦用戶的動(dòng)機(jī)類型對(duì)標(biāo)注所在的資源進(jìn)行過濾行為；最后，將特定的類型資源優(yōu)先推薦給特定類的的用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與只考慮用戶動(dòng)機(jī)的推薦算法相比，引入了層次本體學(xué)習(xí)方法的推薦算法對(duì)特定用戶所推薦的信息準(zhǔn)確率更高。
　?。?）研究了結(jié)合用戶動(dòng)機(jī)理論和改進(jìn)的PLSA主題模型的推薦算法。主要方法是：首先，利用主題模型技術(shù)對(duì)標(biāo)簽信息的語(yǔ)義進(jìn)行自動(dòng)的主題提取，使得系統(tǒng)中的標(biāo)簽資源具有不同類型的主題；其次，利用用戶動(dòng)機(jī)理論對(duì)社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中的用戶