基于社会化标注的用户兴趣挖掘

• 作者: 周悦芝 张尧学 扈维
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 用户模型 社会标注 兴趣挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 502-507
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

用户兴趣挖掘是实现个性化推荐与智能化服务的关键问题.Web2.0引入的社会化标注可以反映用户的潜在兴趣.该文提出一种基于用户标注行为的兴趣建模方法,根据用户与标签的交互模式反映用户的兴趣倾向.从用户对不同标签的“认同度”和“依赖度”两方面衡量用户的标签兴趣,并使用“标签基因”对用户的兴趣进行细粒度分解.来自真实用户数据的实验结果表明,该方法可以有效提高用户兴趣的预测准确度和覆盖率,创建的兴趣模型更加符合用户的真实情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张尧学		77	968	17.0	28.0
2	周悦芝		30	260	7.0	16.0
3	扈维		1	0	0.0	0.0