融合主题与语言模型的个性化标签推荐方法研究

摘要：

随着Web的推广和普及,产生了越来越多的网络数据.广泛应用了标签系统,以便人们使用搜索技术来组织和使用这些信息.这些数据允许用户使用关键字(标签)注释资源,为传统的基于文本的信息检索提供了方案.为了支持用户选择正确的关键字,标签推荐算法应运而生.提出了一种个性化标签推荐方法,该方法综合了用户的资源标签与标签概率模型.该模型利用了简单语言模型和隐含狄利克雷分配模型,并针对现实世界的大型数据集进行了大量实验.实验表明,该个性化方法改进了标签推荐算法,推荐结果优于传统方法.

关键词：标签、推荐、主题、潜在主题模型、个性化

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61403156,61403155;江苏省高校自然科学基金14KJB520005;江苏省海洋资源开发研究院开放项目JSIMR201323

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：70-74