作者:王晓耘; 赵菁; 徐作宁 期刊:《现代情报》 2018年第07期
基于标签的个性化推荐应用越来越普遍,但是标签带有的语义模糊、时序动态性等问题影响着个性化推荐质量,现有研究仅从数量和结构上考虑用户与标签的关系。基于社会化标注系统的个性化推荐首先对融合社会关系的标签进行潜在语义主题挖掘,然后构建多层、多维度用户兴趣模型,提出模型更新策略,最后实现个性化推荐。采集Cite Ulike站点数据进行实验分析,结果表明改进算法比传统算法更准确表达用户兴趣偏好,有效提高了个性化推荐准确率...
作者:徐汉青; 滕广青; 王东艳; 韩尚轩 期刊:《现代情报》 2018年第04期
[目的/意义]社会化标注系统为用户检索提供便利的同时也面临一些困扰,标签推荐研究有助于解决资源检索中精确度与召回率之间的两难抉择。[过程/方法]借助网络科学的理论与方法,通过对标签网络的模块化聚类处理获得主题聚类,采用度数中心度对主题聚类内部标签进行排名,根据特定规则选取Top-N标签数量。[结果/结论]实验结果显示,研究中提出的模块化Top-N标签推荐方法,具有可逐层细化的精确度和良好的召回率。该方法的弹性机制可为不...
作者:胡慕海; 陈艳霞; 谢静; 陈勇跃 期刊:《情报理论与实践》 2018年第05期
[目的/意义]社会化标注的标签中"涌现"的语义反映的是参与协作标注活动的社群普遍共识的知识,可以用来增强情境敏感型群偏好预测的准确性,但没有参与标注的用户,可能并不认同这种共识,基于社群涌现语义推理该用户偏好就会有偏差。因此研究针对用户的涌现语义适用性和其在情境敏感型群体偏好预测中的应用,以降低偏好预测的可能偏差,提升面向群体的推荐服务的质量。[方法/过程]以群体为信息服务对象,将基于个体实际评价反馈的情境...
作者:李昊阳; 符云清 期刊:《计算机科学》 2018年第04期
传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项...
作者:林鑫; 梁宇 期刊:《数字图书馆论坛》 2016年第12期
为深化对用户社会化标注行为机制的认识,推动标签应用研究与实践发展,本文采用日志分析法和深度访谈法对用户社会化标注非理性行为的表现和原因进行研究。结果表明,非理性社会化标注行为是一种普遍存在的现象,主要表现在对标注对象选择、标注角度选择和标签表达三方面;其原因主要与用户态度、标注动机、标注习惯及社会化标注系统四个方面有关。
作者:谢梦瑶; 潘旭伟 期刊:《数据分析与知识发现》 2017年第02期
【目的】标签云可用于信息检索推荐和导航,由于用户标注具有时序特征,为有效揭示用户兴趣动态变化,提出基于时序演化的用户动态标签云构建方法。【方法】利用心理学中记忆的遗忘和加强特征构建标签的动态权重,从而建立用户动态标签云以反映用户关注点的变化。【结果】与现有的标签云算法比较,构建的用户动态标签云算法能够根据用户动态变化的兴趣有效地对标签进行排序,在用户兴趣标签的预测效果上明显高于其他算法,并具有更...
[目的/意义]网络商品的极大丰富和网购用户的指数级增长使得商品与用户之间的描述和关联成为了目前学界和实践亟需解决的问题。[方法/过程]选用社会化标注的方式分别设计了用户社会化资源描述框架与商品社会化资源描述框架;使用《知网》语义词典分别对用户框架和商品框架内的标签进行相似度计算,再使用UCINet6工具对标签进行聚类实现框架的降维,最后计算两个框架间的相关度,达到对接用户资源和商品资源的目的。[结果/结论]选用豆瓣...
作者:谢梦瑶; 潘旭伟 期刊:《现代图书情报技术》 2017年第02期
【目的】标签云可用于信息检索推荐和导航,由于用户标注具有时序特征,为有效揭示用户兴趣动态变化,提出基于时序演化的用户动态标签云构建方法。【方法】利用心理学中记忆的遗忘和加强特征构建标签的动态权重,从而建立用户动态标签云以反映用户关注点的变化。【结果】与现有的标签云算法比较,构建的用户动态标签云算法能够根据用户动态变化的兴趣有效地对标签进行排序,在用户兴趣标签的预测效果上明显高于其他算法,并具有更...
作者:张鹏翼; 苏杰; 张久珍 期刊:《图书与情报》 2016年第04期
文章以知乎话题结构为例,对采用社会化方式构建的标签等级进行评价,探讨了受控语言和大众分类法的结合机制。抽取知乎的四个学科话题等级结构(哲学、物理学、社会学、文学)与《中图法》及《国会法》进行对比,综合使用定量(重合度)、定性(划分标准、引用次序、横向关系揭示处理、等级关系、同位排列、类目命名等)指标进行评价。发现知乎话题结构等级与传统学科分类法重合度不高,呈现出类目数量大、局部有逻辑、全局无规律的特...
作者:管毅舟; 徐博; 林原; 林鸿飞 期刊:《山东大学学报·理学版》 2016年第07期
Web2.0为信息检索提供了很多可以使用的资源,其中两种资源对于个性化检索而言非常有益,那就是社会化标注和网页分类信息。用户给出的标签反映了其对于网页的认识和思考,而用户标注过的网页的类别则反映了用户在选择时的偏好和兴趣,两者的结合使用对个性化检索能起到良好的效果。在仅使用社会化标注进行个性化检索的方法上,提出基于标注和网页分类进行个性化检索的方法,通过两者结合筛选出兴趣和偏好相近的用户,进行用户属性的扩展,...
作者:熊回香; 杨雪萍 期刊:《情报学报》 2016年第05期
在多媒体网络平台中,不仅社交网站允许用户自由资源和添加标签,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,提出了从资源一标签一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...
作者:张泽 张彤 期刊:《盐城工学院学报·自然科学版》 2008年第03期
通过分析Diigo的社会化标注功能的工作流程,论证了其移植到本地服务器的可行性,给出了本地系统模型。通过使用Ajax和Web Service实现了在企业应用中使用“可标注网页”,并给出了具体实现的原型实例。
社会化标注系统中,标签是用户对资源进行标注的结果体现,标签的出现使得原有的〈用户,资源〉二元组变成了〈用户,标签,资源〉三元组,我们在研究了已有的个性化推荐模型的基础上,提出一种基于社区标签云的个性化推荐模型。该模型对社会化标注系统中的用户、资源分别聚类形成社区,得到代表每个社区的标签云,然后进行标签云之间的相似性计算,从而产生个性化推荐。最后通过实验证实该方法不但提高推荐的查全率,而且使推荐的...
作者:魏建良 琚春华 期刊:《情报学报》 2012年第03期
目前,社会化标注已经成为个性化信息推荐领域中的研究热点之一,标签质量对于推荐效果的影响也受到了广泛关注。本文针对标签的质量问题,指出用户标注偏差普遍存在于标注系统中,尤其是形式偏差,给用户兴趣模型的合理提取形成了阻碍。基于此,我们提出了主流标签的概念,以其体现的大众智慧来克服标注偏差所带来的影响,通过分析资源中标签的平均标注率进行主流标签数量的确定,实现资源模型和用户协同模型的构建,并进一步结合...
作者:王嵩 李保珍 代逸生 期刊:《情报理论与实践》 2011年第08期
在资源共享性的社会化标注网站上,大量无标签或者缺少标签的资源往往会因为标签信息的不完整,以致无法被有效地利用和检索。为了有效地进行资源检索,借助于贝叶斯层级模型,对被标注信息资源的主题进行聚类,并生成最终的主题聚类结果,相关实验结果显示了其有效性。
作者:李传殿 宣云干 鞠秀芳 期刊:《系统科学学报》 2011年第04期
社会化标注系统作为一个复杂系统,可以用复杂适应系统理论来分析和研究,文章从复杂适应系统的4个基本特征和3个基本机制出发对社会化标注系统进行了详细的分析,发掘出该系统的一些基本特性,为研究社会化标注系统提供新的视角。
作者:王逸飞 魏建良 期刊:《科技创业月刊》 2012年第01期
在Web2.0环境下,社会化标注的出现给网络舆情分析提供了新的视角。首先对当前的网络舆论环境进行了分析,在此基础上,着重对舆情参与者个人、关键舆情参与者识别以及舆情参与者的社区划分三个方面进行了重点剖析,并给出了相应的思路与实施方法,最后给出了社会化标注环境下舆情控制的相关建议。
作者:王健 李志斌 林鸿飞 期刊:《计算机工程》 2012年第15期
利用社会化标注对网页检索进行改进,提出一种加权的社会化SimRank算法。从社会化标注系统中提取网页以及标签词之间的相似度信息。分别用这2类相似度信息来计算网页本身的质量同网页与查询之间的相关性。依据网页的质量和相关性信息对网页进行重排序。在del.icio.us网站抽取真实标注数据集进行实验,结果表明,该方法挖掘到的信息能够较好地改善网页检索效果。
作者:张博 张斌 高克宁 期刊:《东北大学学报·自然科学版》 2013年第03期
为能在搜索引擎返回的结果集上构建贴近用户意图的主题层,并在文档词与主题间建立映射,将社会化标注引入经典的LDA模型,构建一种基于主题-标签-文档词之间关系的三层主题模型,并将其用于伪相关反馈查询扩展词的选取.实验结果表明,该模型提取的查询扩展词能描述标签的语义,模型用于伪相关反馈后,提取的扩展词能覆盖查询条件,在多数情况下结果列表的NDCG值高于基本伪相关反馈和结果集聚类方法.
笔者基于超网络理论,划分社会化标签系统中用户的活跃度、资源的受关注度、标签的大众化程度,结合来自Delicious的数据进行了实证分析,以揭示社会化标签系统中标签使用的一些特性和规律。结果表明:用户标注资源时使用的标签与资源的受关注度紧密相关;随着用户标签使用数量的增加,用户倾向于使用多种类型的标签进行标注,标签类型具有多样性;随着用户活跃度的提高,使用个性化标签的可能性在增加,而使用大众化标签的可能性...