面向自主意识的标签个性化推荐方法研究

• 作者: 孙达明 张引 张斌 郭朋伟 高克宁
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: Web 2.0 标签推荐 latent Dirichlet allocation 个性化 自主意识
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2353-2359
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.12.001

摘要

在标签系统中,用户使用资源以及标签的习惯受到自身自主意识的影响.当前的标签个性化推荐方法缺乏对此类自主意识信息的描述,限制了个性化推荐的效果.通过采用类似LDA的概率模型,建模了用户的资源使用以及标签使用两方面的自主意识信息,实现了面向用户自主意识的标签推荐.模型的参数使用基于吉布斯抽样的方法进行估计,为快速高效计算模型参数提供了可能.实验结果显示该方法可以提供更高质量的标签个性化推荐结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张斌	东北大学信息学院	203	1801	20.0	33.0
2	高克宁	东北大学计算中心	33	239	6.0	14.0
3	张引	东北大学信息学院	12	144	3.0	12.0
4	孙达明	东北大学信息学院	12	108	4.0	10.0
5	郭朋伟	东北大学信息学院	3	92	2.0	3.0