基于社会化标注的个性化推荐算法研究--聚文网

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内容简介

本书对用户协同模型和多兴趣模型算法加以了模拟实现, 构建了相关的模型并给出针对具体模型的推荐。在此基础上, 结合用户参与评分的方法对算法的推荐效果进行了评价。结果发现, 基于用户协同模型的算法要略优于现有的基于用户自身标签的算法, 而基于多兴趣模型的推荐则要明显好于上述两种算法, 原因可能是多兴趣模型中的子兴趣保持了资源主题的单一性, 从而有助于找到更为相关的资源。

篇基础篇
章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 社会化标注的相关理论
1.3 本书的内容安排
第2章相关研究进展
2.1 传统的推荐技术
2.2 基于社会化标注的推荐
2.3 现有研究存在的不足
第二篇基础算法篇
第3章基于社会化标注的用户协同模型
3.1 用户标注中的偏差行为
3.2 主流标签的确定
3.3 用户协同模型的建立
第4章基于社会化标注的用户多兴趣模型
4.1 用户多兴趣的验证
4.2 聚类分析方法
4.3 聚类的实现
4.4 用户多兴趣模型的建立
第5章基于用户协同和多兴趣模型的推荐算法
5.1 基于社会化标注的资源模型
5.2 相关匹配算法
5.3 两种模型下的推荐算法
第6章基于社会化标注推荐的模拟实现与评价
6.1 基于社会化标注推荐的模拟实现
6.2 推荐算法的评估
第三篇语义优化篇
第7章基于多义标签的推荐算法优化
7.1 标签预处理
7.2 多义标签识别
7.3 用户模型标签消歧
7.4 基于标签消歧的推荐优化算法
第8章基于同义标签的推荐算法优化
8.1 WordNet概述
8.2 构建同义标签集
8.3 资源模型的同义扩展
8.4 基于同义扩展的推荐算法优化
第9章实验结果与分析
9.1 算法实现
9.2 算法评价
第四篇结论篇
0章结论与展望
10.1 主要结论
10.2 后续研究展望
参考文献

基于社会化标注的个性化推荐算法研究

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