標簽評分算法及實現(xiàn).pdf

1、標簽(TAG)是WEB2.0的一個重要的組成成分，許多著名的內(nèi)容分享網(wǎng)站如Flickr，Delicious等均允許用戶在提交內(nèi)容的同時附加一些詞匯(TAG)做補充，這些標簽包含用戶對內(nèi)容的理解，是非常重要的語意素材，可以用來做檢索內(nèi)容，內(nèi)容推薦，標簽推薦，興趣小組發(fā)現(xiàn)等應(yīng)用研究。但是許多網(wǎng)站現(xiàn)有的標簽排序都比較簡單的，有些是無序的，有些只是用簡單的標簽使用次數(shù)，因此人們需要一種更好排序算法來對標簽進行排序。
　　 本文在分析標簽

2、使用行為的基礎(chǔ)上，結(jié)合標簽系統(tǒng)的用戶、標簽、內(nèi)容三個要素，綜合利用圖算法和數(shù)據(jù)挖掘算法來對標簽進行評分。本文針對文檔類或非文檔類標簽分享網(wǎng)站分別提出了三種為標簽進行排序的方法。第一種方法是基于興趣傳播模型的方法，通過構(gòu)建“用戶-標簽-文檔”圖并使用Manifold Ranking算法來評分。第二種方法是根據(jù)用戶和標簽之間的相互加強關(guān)系使用新的EigenTag算法來評分。第三種方法是基于隨機跳轉(zhuǎn)模型的評分方法。我們構(gòu)建了一張標簽關(guān)系圖并利