面向特定分類體系的標簽推薦算法研究.pdf

1、隨著Web2.0的迅速發(fā)展，用戶越來越多地參與到互聯(lián)網的信息交互中，形成了以標簽為代表的社會化標記等廣泛應用。盡管圍繞著標簽應用進行的研究日益增多，標簽應用的性能提升卻遇到了瓶頸。從描述資源和分享信息的角度來講，標簽標注的準確性意義重大。在標簽應用越來越廣泛的今天，如何為資源自動生成準確的標簽則成為了非常值得研究的課題。
　　本文在分析當今標簽研究領域特點和問題的基礎上，以博客標簽為研究點，提出了從不同標簽類別的角度為資源自動推薦

2、標簽的方法。這一方法本著設計分類體系、對標簽分類、判斷博文缺失標簽類別、對缺失類別進行標簽推薦這一思路完成最終研究目的。首先從描述資源全面性考慮為標簽設計特定分類體系，并以此分類體系作為研究基礎。通過綜合運用正則表達式抽取、詞典識別、語義區(qū)分度計算等方式實現將博文標簽由簡單到復雜、逐類區(qū)分的一種快速高效的自動分類算法，將博文標簽分類到本文設計的標簽分類體系。為了實現類別的細化和主題含義區(qū)分，本文考察標簽層次概念關系、標簽間共現分布差異，

3、并借助同層概念詞典，將主題類標簽細化為三層主題含義，從而為后續(xù)推薦精確的標簽提供依據。其次通過從發(fā)布者及使用者兩個角度考察單類別標簽的分布規(guī)律以及多標簽類別間關聯(lián)分布規(guī)律，找出現有標簽類別的相關性，并據此給出一個發(fā)現博文標簽缺失類別的方法。最后根據博文缺失的類別為該類別推薦標簽，并針對不同的推薦問題，提出基于文本相似度、基于文本自身屬性以及基于層次關系這三種標簽推薦方法。
　　本文將通過實驗驗證標簽分類算法的高速性及有效性，并通過