基于標(biāo)簽聚類與項目主題的協(xié)同過濾推薦研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，用戶在享受互聯(lián)網(wǎng)帶來極大便利的同時也面臨著日益嚴(yán)重的信息過載的問題，這使得用戶在海量的網(wǎng)絡(luò)資源中難以快速而又準(zhǔn)確地找到真正感興趣的信息。個性化推薦系統(tǒng)作為解決信息過載的有效手段，在此背景下應(yīng)運(yùn)而生。在眾多推薦算法中，協(xié)同過濾算法應(yīng)用最廣，但目前仍面臨著數(shù)據(jù)稀疏性與冷啟動等問題。社會化標(biāo)簽系統(tǒng)作為web2.0時代的重要產(chǎn)物，為傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)提供了標(biāo)簽這一極具價值的數(shù)據(jù)來源。將標(biāo)簽信息作為用戶與資源信息的補(bǔ)充能夠更加

2、準(zhǔn)確地獲取用戶偏好與資源特征，將社會化標(biāo)簽與個性化推薦算法相結(jié)合能夠有效改善推薦效果。
　　本文對傳統(tǒng)的基于項目的協(xié)同過濾算法進(jìn)行了分析，針對其存在的數(shù)據(jù)稀疏性以及未考慮項目自身特征等問題，利用聚類后的標(biāo)簽簇反映項目的主題信息特征，提出了基于標(biāo)簽聚類與項目主題的協(xié)同過濾推薦算法，通過實驗分析并驗證了算法的有效性，隨后在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一個基于本文算法的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)原型。
　　本文所做的主要工作如下：
　　①闡述了國內(nèi)

3、外學(xué)者對推薦系統(tǒng)的研究與取得的成果，介紹了推薦系統(tǒng)的原理與相關(guān)技術(shù)，重點(diǎn)分析了主流的推薦算法及存在的問題。
　?、趯ι鐣瘶?biāo)簽系統(tǒng)進(jìn)行了介紹，分析了利用社會化標(biāo)簽進(jìn)行個性化推薦的研究現(xiàn)狀，對其中存在的標(biāo)簽數(shù)據(jù)量過大及標(biāo)簽語義模糊等問題進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中用于社團(tuán)劃分的連邊社團(tuán)檢測算法對標(biāo)簽進(jìn)行聚類，解決標(biāo)簽信息的語義模糊問題。
　　③介紹了傳統(tǒng)的基于項目的協(xié)同過濾算法，針對算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性及目標(biāo)項目最近鄰