一种基于用户标签网络的个性化推荐方法  

A Personalized Recommendation Method Based on User Tag Network

作　　者：毛进[1] 易明[1] 操玉杰[1] 沈劲枝[1] 

机构地区：[1]华中师范大学信息管理系,武汉430079

出　　处：《情报学报》2012年第1期23-30,共8页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家社会科学基金项目：潜在社会网络发现与互联网知识传播研究（项目批准号：10CTQ025）;中国博士后科学基金面上资助项目：基于SNA的标签网络分析与个性化信息推荐研究（项目批准号：20100471156）;教育部人文社会科学青年基金项目：虚拟社区中基于Tag的知识协同机理与应用研究（项目批准号：09YJC870008）.

摘　　要：基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形，利用社会网络分析方法计算标签权重，并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型，最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度，进而实现个性化推荐。实验表明，本方法能较为准确地揭示用户的兴趣，产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高。Research on personalized recommendation based on tag has always been a hot topic. Different algorithms calculate tags differently. There are some essential associations between tags generated by a user, based on which the user tag network can be constructed consequently. Inspired by this idea, this paper designs a personalized recommendation algorithm. The user tag network is viewed as the archetype of user＇s local interest model. Then, the weight of tag is generated by applying the social network analysis. In this paper, the user interest model is represented by the weighted tags. The weight of tag is finally transformed into the similarity between items and user, which results in the implementation of personalized recommendation. The experiment shows that this approach can accurately describe user＇s interest and generate well-matched items for user.

关 键 词：标签网络 社会网络分析 用户兴趣模型 个性化推荐 

分 类 号：TP393.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]