面向自主意识的标签个性化推荐方法研究

被引：8

作者：

张引 ^{[1
]}

张斌 ^{[1
]}

高克宁 ^{[2
]}

郭朋伟 ^{[1
]}

孙达明 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北大学信息学院

[2] 东北大学计算中心

来源：

电子学报 | 2012年 / 40卷 / 12期

关键词：

Web2.0; 标签推荐; latent Dirichlet allocation; 个性化; 自主意识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

在标签系统中,用户使用资源以及标签的习惯受到自身自主意识的影响.当前的标签个性化推荐方法缺乏对此类自主意识信息的描述,限制了个性化推荐的效果.通过采用类似LDA的概率模型,建模了用户的资源使用以及标签使用两方面的自主意识信息,实现了面向用户自主意识的标签推荐.模型的参数使用基于吉布斯抽样的方法进行估计,为快速高效计算模型参数提供了可能.实验结果显示该方法可以提供更高质量的标签个性化推荐结果.

引用

页码：2353 / 2359

页数：7

共 6 条

[1] 适应用户需求进化的个性化信息服务模型 [J].