一种基于协同过滤的图书资源标签推荐方法研究  

Research on a Book Resource Tag Recommendation Method Based on the Collaborative Filtering

作　　者：向菲[1] 彭昱欣 邰杨芳 

机构地区：[1]华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院 [2]山西医科大学管理学院

出　　处：《图书馆学研究》2018年第15期46-52,共7页Research on Library Science

基　　金：国家社会科学基金项目"基于框架网络本体的表情系统语义分析研究"(项目编号:13TCQ030)的研究成果之一

摘　　要：虚拟社区的发展使得信息资源的获取更加便捷,在线图书资源的高效利用显得尤为重要。以豆瓣读书为例,通过数据抓取得到豆瓣读书心理学领域的318本图书和119个用户,分别对用户处于标注状态和非标注状态进行标签推荐研究。基于协同过滤的推荐技术,结合逆词频及标签间余弦相似度的计算,提出了一种新的标签推荐算法。经实际检验,该算法对信息资源的高效利用具有积极的意义。The development of virtual community makes the acquisition of information resources more convenient, so the efficient use of online book resources is particularly important. The paper makes a statisticalt anaisysis of 119 people and 318 books in field of DouBan reading psychology through data capture. The label recommendation method in two states of user is studied, one is dynamic recommendation, and the other is the static recommendation. Combined with the TF-IDF and the cosine similarity, a new tag recommendation algorithm is proposed. By the actual test, the tag recommendation has positive significance to the efficient utilization of information resources.

关 键 词：社会化标注 标签 推荐系统 协同过滤 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]