社会化标注系统中的个性化信息推荐研究

在多媒体网络平台中,不仅社交网站允许用户自由发布资源和添加标签,越来越多的资源共享系统也开放给用户对资源、标签的组织管理权限。本文在分析了社会化标注系统的利弊后,采用推荐技术解决社会化标注系统中资源获取困难的问题,构建了基于社会化标注系统的个性化信息推荐模型,提出了从资源-标签-用户三个维度分别建立推荐组件,进而重组推荐资源集合实现对用户的个性化兴趣预测算法,并选取豆瓣网上的实例数据验证了算法的可行性和有效性。