基于社會化標(biāo)簽的協(xié)同過濾推薦策略研究.pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)世界中,人們在獲取信息的同時也在為他人提供信息。因此,如何讓用戶從海量的信息中尋找到有價值的信息以滿足自己的需要;以及如何將有價值的信息被所需要的用戶發(fā)現(xiàn)、并享用,這個問題一直成為學(xué)術(shù)界和企業(yè)界關(guān)注的熱點問題。由此,產(chǎn)生了兩個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中非常重要的技術(shù):搜索和推薦技術(shù)。
　　 協(xié)同過濾(Collaborative Filtering,CF)是目前應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù)。它認(rèn)為興趣偏好相近的用戶對同一資源或相近資源具有相似的

2、興趣偏好。從而,協(xié)同過濾技術(shù)可以用群體去預(yù)測個體,充分挖掘群體的智慧為個體服務(wù)。
　　 本文針對兩種傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法-基于用戶的協(xié)同過濾算法(User-basedCollaborative Filtering)和基于項目的協(xié)同過濾算法(Item-based CollaborativeFiltering)進(jìn)行了研究。指出了傳統(tǒng)協(xié)同過濾方法存在著評分矩陣稀疏、冷啟動、易受攻擊性、興趣模型單一和可擴展性等問題。
　　 社會

3、化標(biāo)簽(Social Tag)隨著Web2.0技術(shù)的發(fā)展,被很多個性化站點廣泛應(yīng)用。使用標(biāo)簽表示資源特征更準(zhǔn)確,而且它能真實的體現(xiàn)用戶個體的興趣偏好。因此,將社會化標(biāo)簽用于推薦技術(shù)非常合適。
　　 本文提出了基于社會化標(biāo)簽的協(xié)同過濾方法,將社會化標(biāo)簽引入傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法中,挖掘用戶的潛在興趣點,然后在用戶的興趣范圍之內(nèi)為用戶推薦項目。這種方法是對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法的改進(jìn),可以解決傳統(tǒng)方法興趣模型單一問題。而且該新型方法縮小了評