基于標(biāo)簽—主題模型的標(biāo)簽推薦研究.pdf

1、社會(huì)標(biāo)簽系統(tǒng)是一種用戶組織、管理、共享資源的機(jī)制，它允許用戶對系統(tǒng)資源添加任意的詞語而形成社會(huì)標(biāo)簽，并且因其入門簡單快速、操作靈活易用而隨著Web2.0的發(fā)展成為當(dāng)下最流行的應(yīng)用之一。
　　社會(huì)標(biāo)簽存在噪音標(biāo)簽、使用無規(guī)范、使用頻率低及分布稀疏等問題。為了提高社會(huì)標(biāo)簽的質(zhì)量，標(biāo)簽推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，近年來受到了各界的廣泛關(guān)注，也成為了信息檢索領(lǐng)域的熱門研究方向。
　　本文就是圍繞圖書標(biāo)簽推薦系統(tǒng)中標(biāo)簽推薦技術(shù)來展開的。具體工作

2、如下:
　　第一，提出了一種基于標(biāo)簽-主題模型的標(biāo)簽推薦方法。通過訓(xùn)練好的標(biāo)簽-主題模型求得標(biāo)簽生成詞語的概率值，同時(shí)將新的文本表示成詞集，針對詞集中每個(gè)詞，結(jié)合標(biāo)簽生成詞語的概率值來計(jì)算出其與標(biāo)簽集中各標(biāo)簽的概率分布，最后，綜合這些概率值即可得到與該文本的概率最高的標(biāo)簽。并在此基礎(chǔ)上增加一個(gè)簡單的TF-IDF值計(jì)算，輔助提高最終的標(biāo)簽推薦結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明在利用隱含主題這一粗粒度特征的過程中增加對詞這一細(xì)粒度的特征描述能夠有效提高推

3、薦效果，并且利用對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可取性。
　　第二，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖書標(biāo)簽推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要分為三個(gè)模塊:圖書標(biāo)簽推薦模塊，輸入任何一本書的內(nèi)容簡介，系統(tǒng)對該內(nèi)容簡介進(jìn)行預(yù)處理，再利用系統(tǒng)所建模型對其推薦十個(gè)標(biāo)簽;圖書瀏覽和檢索模塊，從數(shù)據(jù)庫中獲取使用頻率最高的前幾個(gè)標(biāo)簽，顯示在頁面，點(diǎn)擊標(biāo)簽?zāi)艿玫綌?shù)據(jù)庫中貼有該標(biāo)簽的所有圖書列表，檢索該標(biāo)簽得到同樣的結(jié)果;圖書添加模塊，按要求輸入圖書的各種屬性信息，針對輸入的信息進(jìn)行標(biāo)簽推薦