基于社會(huì)化標(biāo)簽的協(xié)同過濾個(gè)性化推薦策略的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展與普及，越來越多的內(nèi)容被用戶創(chuàng)造，互聯(lián)網(wǎng)上的信息呈爆發(fā)式增長，人類從信息匱乏時(shí)代進(jìn)入到信息過載時(shí)代，如何在信息的海洋中快速地獲取有效的信息就成了一個(gè)值得研究和解決的問題。這是企業(yè)界和學(xué)術(shù)界一直關(guān)注的問題，目前解決這個(gè)問題比較成熟的有兩種技術(shù)，即搜索技術(shù)和推薦技術(shù)，而后者就是本文的研究重點(diǎn)。
　　個(gè)性化推薦技術(shù)中比較成熟而且應(yīng)用最廣泛的是基于協(xié)同過濾(CollaborativeFiltering)思想的推薦技術(shù)。

2、協(xié)同過濾基于這樣一種思想，即興趣偏好相同或相近的用戶對同一類型或相似的資源的偏好程度相同或相近?；趨f(xié)同過濾思想的推薦技術(shù)是對群體智慧的一種技術(shù)應(yīng)用。
　　社會(huì)化標(biāo)簽(Social Tagging)是隨著以用戶創(chuàng)造內(nèi)容為主的Web2.0時(shí)代被應(yīng)用廣泛的一種資源標(biāo)記技術(shù)。標(biāo)簽系統(tǒng)具有簡單易用、靈活豐富等特性，不僅可以準(zhǔn)確地描述資源特征，還可以真實(shí)地表現(xiàn)出用戶的興趣偏好。
　　本文所做工作:首先，調(diào)研分析了個(gè)性化推薦技術(shù)的研究現(xiàn)

3、狀與應(yīng)用趨勢，重點(diǎn)針對兩種經(jīng)典的協(xié)同過濾算法，即基于用戶的協(xié)同過濾算法與基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法，進(jìn)行了研究與分析并指出了算法存在的冷啟動(dòng)問題、用戶興趣模型單一性問題等一系列問題;其次，基于算法存在的問題結(jié)合推薦技術(shù)在社會(huì)化電商上的實(shí)際應(yīng)用，提出了基于社會(huì)化標(biāo)簽的協(xié)同過濾推薦算法，該算法通過將社會(huì)化標(biāo)簽信息融入到基本的協(xié)同過濾算法中，實(shí)現(xiàn)對用戶興趣偏好更深入地挖掘，從而根據(jù)用戶的興趣點(diǎn)產(chǎn)生個(gè)性化項(xiàng)目推薦;再次，基于提出的算法實(shí)現(xiàn)了基于社會(huì)