基于本体和标签的个性化推荐

被引：11

作者：

唐晓波 ^{[1
,2
]}

钟林霞 ^{[2
]}

王中勤 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学信息资源研究中心

[2] 武汉大学信息管理学院

来源：

情报理论与实践 | 2016年 / 39卷 / 12期

关键词：

本体; 社会化标签; 个性化推荐;

D O I：

10.16353/j.cnki.1000-7490.2016.12.021

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

文章提出一种基于本体和标签的个性化推荐模型,可以有效解决标签的非等级结构、多样性、模糊性所导致的标签间语义缺乏的问题,从而提高基于社会化标签的个性化推荐效果。将预处理后的社会化标签映射到Word Net中,利用Word Net语义相似度算法计算成功映射的标签的语义,用统计学的方法计算不能成功映射的标签的语义,然后将标签自身频率和标签语义相结合计算用户标签权重,进而计算用户标签特征向量和资源标签特征向量的相似度,最后实现个性化推荐。实验表明,该方法优于传统的基于社会化标签的推荐。

引用

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页数：6

共 14 条

[1] 利用信息熵计算评价指标权重原理及实例 [J].