标签推荐方法研究综述

• 作者: 徐鹏宇 刘华锋 刘冰 景丽萍 于剑
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 信息检索 推荐系统 标签推荐 用户偏好
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 面向开放场景的鲁棒机器学习专刊|SPECIAL ISSUE ON ROBUST MACHINE LEARNING IN THE OPEN-WORLD SCENARIOS
• 页码范围: 1244-1266
• 页数: 23页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006481

摘要

随着互联网信息的爆炸式增长,标签(由用户指定用来描述项目的关键词)在互联网信息检索领域中变得越来越重要.为在线内容赋予合适的标签,有利于更高效的内容组织和内容消费.而标签推荐通过辅助用户进行打标签的操作,极大地提升了标签的质量,标签推荐也因此受到了研究者们的广泛关注.总结出标签推荐任务的三大特性,即项目内容的多样性、标签之间的相关性以及用户偏好的差异性.根据这些特性,将标签推荐方法划分为3个类别,分别是基于内容的方法、基于标签相关性的方法以及基于用户偏好的方法.之后,针对这3个类别下的对应方法进行了梳理和剖析.最后,提出了当前标签推荐领域面临的主要挑战,例如标签的长尾问题、用户偏好的动态性以及多模态信息的融合问题等,并对未来研究方向进行了展望.