基于社会化标签的推荐系统
基于社会化标注的博客标签推荐方法
基于Web2.0的社会性标签推荐系统
（ｏ ｅｅｏ ｆ ａｅＥ ｇ ｅｒ ｇ ｈ ￣ｑ ｎ ｅ ｉ ，Ｃｏｇｉ ＯＯ４ Ｃ ｉａ Ｃｌｇ ｆ ｏｗ ｒ ｎｉ ｅｉ ，Ｃ ｏｇｉ Ｕ ｉ ｒｔ ｈｎｑ ４ Ｏ４ ，ｈｎ） ｌ Ｓｔ ｎ ｎ ｇ ｎ ｖ ｓｙ ｇ ｎ
Ａ ｓ ａ ｔ Ｗｉ ｏｉ ｏｋ ａｋ ｓｏｅ ｔ ｇｄｔ ｏ ｉ ｅ ｔＵｅ ｎ ｙａａ ｒｎ ｏｉ ｏｋ ａｋ ｂｔ ｃ： ｔ ｓ ａ ｂｏｍ ｒ ａ ｐｒ ｉ ａ ｔ Ｂｒ ａｄ ｂ ｎ１ ｉｇｓｃ ｂｏｍ ｒｓ ｒ ｈ ｃｌ ｓ ａｎ ａｆ ｎ ｍｅ ｓ ） ｚ ｌ ａ
２０ ０８年 ７月
Ｊ１ ０ ８ ｕ ．２ ０
Ｖ０ ． ２ Ｎｏ． １２ ７
基 于 Ｗｅ ２ ０的社 会 性 标 签 推 荐 系统 ｂ．
杨 丹 ， 俊 曹
（ 重庆大学 软件学 院 ， 重庆 ４Ｏ４ ） ＯＯ４
摘要 ： 利用社会性书签作为用户在互联 网上 的操作 数据 ， 过分析 用户所 做 的社会 性 书签 ， 构 通 来
否 和用 户 兴趣 相 关 ， 将 两 者 的相 似 度 作
通常认 为这 ２个 用 户 的 相 似 性 为 “ ” 所 以 ， 了 ０． 为 更 精确 的计 算 ， 荐 系 统 通 常 需 要 大量 的用 户 在 推 互 联 网上 的操 作 数 据 ． 部 分 推 荐 系 统 通 过 获 取 大 用 户访 问 日志 来 取 得 用 户 操 作 数 据 ， 这 样 的访 而 问 日志 数据 都 是 分 布 在 各 个 不 同 的 网站 中的 ， 如
文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ７ —０２ （０８ｏ —０５ —０ １ １ ９４ ２ｏ ）７ ０ １ ５ ６ 中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１
Ｗ ｅ ａ ｅ Ｒｅ ｏ ｂ Ｐ ｇ ｃ ｍｍｅ ｄ ｒ Ｓ ｓｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｃａ ａ ｓｉ ｅ ０ ｎ ｅ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｏ ｉｌＴ ｇ ｎ Ｗ ｂ ２．
5-社会化标签推荐系统
“专家”标签 “游戏”标签 基于内容的标签
大众分类法（Folksonomy）
给定多元组
能够被表示为一个3维数组
STRS VS RS
• 社会化标签信息包含3个维度，而传统的推荐 系统是在用户—资源的基础上进行分析推荐 • 传统的推荐系统不会出现重复购买，而社会 化标签系统中存在标签的重复出现
• 传统的推荐系统着重于预测排名和资源推荐， 而社会化标签系统着重于发现资源、标签和 用户
wwwbibsonomyorg用户users标签tags资源resources自由性社会化标签来源于网络用户用户对网络上的资源的标注具有完全的自由性和自主共享性对于任何用户所有的社会化标签都是共享的可以自由查看动态更新随着用户的标注的不断增加资源标签信息能够得到不断的更新和丰富方法优点缺点社会化标签可扩展性群体智慧的积累多义性存在冷启动特异性专家标签准确性费用昂贵不可扩展性游戏标签群体智慧的积累存在可能的可扩展性易于被操纵存在冷启动基于内容的标签自动化避免冷启动存在噪声计算过于密集folksonomy给定多元组能够被表示为一个3维数组strsvsrs社会化标签信息包含3个维度而传统的推荐系统是在用户资源的基础上进行分析推荐传统的推荐系统不会出现重复购买而社会化标签系统中存在标签的重复出现传统的推荐系统着重于预测排名和资源推荐而社会化标签系统着重于发现资源标签和用户基于排序的推荐算法如果存在使得
Social Tagging Recommender Systems
报告人：周陆泽
主要内容
• 社会化标签推荐系统的定义
• 社会化标签系统的推荐算法 • 算法精确性评价
社会化标签推荐系统的定义
社会化标签推荐系统是由社会大众用户 （users）使用标签（tags）为资源 （resources）进行标注，然后把所有具 有相同的标签信息进行归类整理，从而 以标签为中心形成的一种全新的推荐系 统
基于社会化标签的推荐系统
基于社会化标签的推荐系摘要随着现代互联网的发展，互联网中的数据每天都以巨大的规模增长着。
人们越来越困难的从这海量的数据中找到所需的资源，这里就需要各个网站给用户推荐。
而标签技术的出现给个性化推荐带来了新的机遇。
社会化标签是一种准确、灵活、开放、有趣的分类方式，是由用户为自己的文章、图片、音频、视频等一系列文件所定义的一个或多个描述。
通过对社会化标签的使用来给用户提供优质的选项，以使用户在海量的数据中找到心满意足的信息。
关键字：海量数据，社会化标签AbstractWith the development of the Internet, the data in the internet every day to grow a huge scale. People increasingly difficult to find required resources from the vast amounts of data, where each site is required to recommend to the user. The label appears to personalized recommendation technology brings new opportunities. Social tagging is an accurate, flexible, open, interesting classification, which defined description for their articles, images, audio, video and a series of documents. Through the use of social tagging ，we can provide the user with high-quality option to enable users to find information contentedly in vast amounts of data.Key:Huge amounts of data, social tagging1绪论本章主要介绍的是关于社会化标签推荐系统研究的背景，国内外研究的状况和本文研究的方向。
基于社会计算的个性化推荐系统的设计
基于社会计算的个性化推荐系统的设计作者：詹茂森来源：《电脑知识与技术》2013年第36期摘要：基于社会计算的个性化推荐系统是为了实现根据用户的需求和兴趣为用户推荐出有价值的结果集，使用户能够在更短的时间获取到自己想要的信息。
然而，该系统的数据采集与推荐模块的设计，直接关系到信息的质量，该文以新浪博客网页作为数据采集对象，简述了系统的设计过程，实现了系统的推荐功能。
关键词：个性化；采集；推荐中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）36-8222-03基于社会计算的个性化推荐系统的设计，主要以新浪博客网页作为数据源来采集设计的，继而为其网页文档信息创建索引。
主要模块包括网页文本信息采集，lucene索引库，搜索推荐主干，系统管理等。
为了实现网页文档信息的自动采集功能，本系统将采集模块设置了后台管理参数，来实现信息的自动“爬虫”功能，而为了使推荐模块能够基于用户的信息关键词来搜索并提高效率，就必须实现用户信息的即时搜索和反馈推荐功能。
其详细设计如下：1 系统流程分析1）系统业务处理流程：首先，管理员利用爬虫进行数据的采集，并将采集到的数据（博客网页文档）存储进入本地数据库。
采集完成即可对数据库中的文档建立索引。
用户登录系统前台输入关键词进行搜索之后，服务器下达命令于搜索引擎，进行搜索并且对与关键字相关的数据进行协同过滤，最后推荐出用户感兴趣的信息，其处理流程如图1示，系统业务流程分析图。
2）系统数据处理流程：管理员登入系统后台爬虫参数设置界面，设置好采集数据参数，进而在数据采集页面进行抓取网页文档，在数据采集完成之对采集到的数据建立索引，其中包括博文的题目、作者、采集时间等。
用户登录系统前台主页，输入搜索的数据，即关键词进行搜索，程序服务器往后台数据库发送命令，数据库返回协同过滤后的搜索结果给程序服务器，再完成所搜索到的博文以及其作者的反馈推荐。
其处理流程如图2示，系统数据流程分析图。
基于标签的推荐系统研究进展综述
Zhang ZK, Zhou T, Zhang YC. Tag-aware recommender systems: A state-of-the-art survey. JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY 26(5): 767-777 Sept. 2011. DOI 10.1007/s11390-011-0176-1基于标签的推荐系统研究进展综述1．本文的主要内容近年来，社会标签系统引起了包括物理学、计算机科学等诸多学科科学家的广泛关注。
目前而言，对社会标签系统的研究主要集中在研究其结构、动力学和功能应用上。
其中最主要的应用当属利用标签进行信息推荐。
本文总结了当前该领域的最新进展，分别从网络结构、张量模型和潜层语义三个角度归纳了基于标签的推荐系统的思想、算法和性能。
在此基础之上，文章最后讨论了三种方法的优劣，并对该方向的发展趋势进行了展望。
2．结论及未来待解决的问题本文总结了基于标签的推荐系统的最新研究进展。
主要归纳了以下三个方向的方法：(1)基于网络结构的方法；(2)基于张量的方法；(3)基于主题的方法。
虽然目前还没有一种普适性的方法能够完全解决推荐系统中的冷启动、稀疏性和多样性等问题，但每种方法都能从一定程度上解决其中的一个或几个问题。
基于网络结构的方法能解决大规模数据的稀疏性问题；基于张量的方法能解决多维数据的降维问题；基于主题的方法则能产生更加便于解释的推荐结果。
因此，如能将几种方法的优点结合在一起，则有可能会设计更有效除了以上方法之外，随着对标签系统研究的不断深入，其中很多研究成果对于推荐系统有着非常重要的借鉴价值：(1)超图能完整的刻画多节点网络的结构特性，因此能很好地解决目前普遍采用的降维方法所带来的信息损失；(2)基于标签聚类的方法将有效地减少随意性标注所带来的信息噪声；(3)推荐节点对的方法打破了传统信息推荐只推荐一类节点的思维；(4)利用社会网络分析方法将标签系统中的社会影响力与传统推荐算法结合；(5)利用多层网络的耦合特性来更好地分析标签功能，在此基础上得到更有效的推荐算法；(6)通过分析分析用户标注行为的时间特性，将有望得到更加具有时效性的推荐结果。
基于社交网络和计算机视觉技术的智能推荐系统研究
基于社交网络和计算机视觉技术的智能推荐系统研究随着互联网的不断发展，人们的信息获取和交流方式也得到了很大程度的改变。
社交网络的兴起让人们可以轻松地沟通和分享信息，并且这些信息涵盖了各种方面，如新闻、娱乐、生活、工作等。
然而，人们面对的一个严重问题是信息过载，也就是说，人们无法有效地处理大量的信息，从而可能错过了一些有用的信息。
这时，一个智能的推荐系统就可以很好的解决这个问题。
一、智能推荐系统的定义和应用智能推荐系统是一种可以基于用户历史行为和偏好等信息，从大数据中挑选出用户感兴趣的信息，并推荐给他们的系统。
智能推荐系统广泛应用于各个领域，如电商、新闻、音乐等。
以电商为例，智能推荐系统可以根据用户浏览记录、购买记录、搜索记录等信息，推荐用户可能感兴趣的商品，从而增加销售额。
二、基于社交网络的智能推荐系统社交网络为智能推荐系统提供了更加丰富的用户信息源。
用户在社交网络上的行为包括分享、转发、评论等，这些行为反映了用户的偏好和兴趣。
因此，如果将这些数据结合起来，就可以为智能推荐系统提供更加精准的推荐结果。
例如，在社交媒体上，用户通过分享有关某个问题的文章或视频来表达他们对这个问题的关心。
由于某些敏感问题不适合在社交网络上讨论，用户可能并不会在公开的社交媒体上发布有关这些敏感问题的信息。
然而，用户可能会在私信或私人群组里讨论这些问题。
这种用户行为对于智能推荐系统来说是十分有价值的，因为这意味着这些用户对某个问题非常感兴趣，但是他们并不想公开表达这种兴趣。
如果能够获取这些私密信息，将它们融合到智能推荐系统中，就能够为用户提供更加精准的推荐。
三、基于计算机视觉技术的智能推荐系统计算机视觉技术在智能推荐系统中也有着广泛的应用。
我们可以利用图像识别技术来识别和分类图片，进而推荐给用户相关的内容。
例如，在某个美食社区中，用户上传了一张菜品的照片，通过图像识别技术，我们可以判断出这道菜是什么并推荐类似的美食给用户。
基于LDA的社会化标签系统推荐技术
基于LDA的社会化标签系统推荐技术张彬彬;林丕源;黄沛杰【摘要】标签推荐中采用将三维模型拆分成多个二元关系的方法,导致用户信息的描述模糊、语义丢失、标签的个性化信息减弱问题,提出一种基于LDA模型的个性化标签推荐模型(LTR).使用LDA模型的吉布斯采样算法对参数进行估计,利用模型输出的概率关系进行排序,选取最高的N个预测结果作为最终的个性化推荐.以CiteULike数据集为研究对象,实验结果表明,该模型考虑了具有丰富语义信息的摘要文本,发挥了涵盖用户意识的个性化标签作用来增强推荐的准确性,有效为用户推荐个性化标签,提高了推荐效果.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】6页(P2722-2727)【关键词】社会化标签系统;标签推荐;个性化推荐;主题模型;狄利克雷分配模型【作者】张彬彬;林丕源;黄沛杰【作者单位】华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642;华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642;华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642【正文语种】中文【中图分类】TP301.6标签是由用户人为自由、不受约束地环境下创造出来的，因此具有自由性和低限度的特点，当然标签系统的优点往往也正是它的缺点，标签具备一定的社会性和含糊性，也同时存在着例如同义词、多义词等一词多义甚至是错误的拼写等情况，所以导致了标签系统中存在了大量重复、不规范、无效的标签，我们称之为噪音。
当用户对其感兴趣的资源进行标注标签行为的时候，规范、有效、质量高的标签则会创造出标签系统的循环性，促进系统的良性循环。
很多时候，用户正准备给资源进行标注的时候，却发现自己难以确定该使用哪个标签更为合适，则应该凭借目前已经存在的标签、现有的资源内容或者结合用户的兴趣有选择性地向因犹豫等因素造成的困难用户进行推荐标签。
这种推荐的优点在于不仅可以减少用户在标注标签过程中由于思考而造成的压力、方便用户进行标签标注，而且还可以避免由于不同用户的文化水平、不规范、无效的标签而造成标签系统的数据稀疏性问题，所以长期以来一直是人们研究的热点[1,2]。
基于社会化标签的服务个性化推荐机制的研究与实现的开题报告
基于社会化标签的服务个性化推荐机制的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着互联网技术的快速发展，人们对于信息需求的个性化需求也日益增加。
在大数据时代，信息资源的数量呈现爆炸式增长，通过传统的信息检索方式难以满足用户的个性化需求。
因此，基于社会化标签的服务个性化推荐机制成为解决信息过载问题的有效途径。
本课题的研究意义在于提出一种基于社会化标签的服务个性化推荐机制，并实现相关的软件系统，从而能够根据用户的个性化需求，提供更加精准、全面的服务推荐，进一步提升用户的使用体验。
二、研究内容和方法本课题拟通过以下几个方面进行研究：1. 社会化标签的使用原理及其在信息推荐中的应用研究；2. 个性化推荐算法的研究，包括基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法等；3. 基于社会化标签的服务个性化推荐机制的设计与实现，主要包括用户兴趣模型的构建、推荐算法的优化、推荐结果的评估等；4. 软件系统的设计与开发，基于网页应用和移动端应用的形式，实现推荐功能；5. 系统测试、评价和改进研究。
三、预期成果和创新之处本课题的预期成果为：1. 提出一种基于社会化标签的服务个性化推荐机制，实现用户兴趣模型的构建和推荐结果的优化，提升服务推荐的准确性和全面性；2. 设计和实现一种基于网页应用和移动端应用的推荐系统，向用户提供个性化的服务推荐服务；3. 评估推荐系统的推荐结果，改进和完善推荐算法和系统性能。
本课题的创新之处在于：1. 将社会化标签引入个性化推荐机制中，构建用户兴趣模型，提高用户画像的准确度；2. 采用基于协同过滤的个性化推荐算法，提升推荐准确性；3. 实现基于网页应用和移动端应用的推荐系统，提高用户使用服务的便捷性。
四、研究计划和进度安排第一阶段（1个月）：1. 确定课题研究方向和主题；2. 搜集相关文献，了解研究现状和研究方向；3. 制定研究计划和进度安排。
第二阶段（2个月）：1. 研究社会化标签的使用原理及其在信息推荐中的应用研究；2. 深入研究个性化推荐算法，并确定适用于本课题的算法；3. 论文初稿的撰写和修改。
社会性标签系统的个性化资源推荐的开题报告
社会性标签系统的个性化资源推荐的开题报告导语：社会性标签系统是一种基于用户生成内容的标签系统，可以帮助用户快速找到相关的内容和资源。
同时，个性化资源推荐也是一种非常重要的技术，可以根据用户的兴趣、偏好和行为历史等信息来推荐更加符合用户需求的内容和资源。
本文主要研究如何利用社会性标签系统来进行个性化资源推荐。
一、研究背景和意义随着社交网络和社区的兴起，用户生成内容日益增多，如何有效地管理和利用这些内容成为了互联网发展的重要问题。
社会性标签系统作为一种基于用户生成内容的标记机制，可以帮助用户快速找到相关的资源。
然而，由于不同用户对标签的使用习惯和偏好不同，标签的可靠性和有效性存在一定的问题。
因此，如何利用社会性标签系统来提高资源的推荐质量，成为当前研究的热点问题。
另一方面，用户对于信息的需求是多样化的，因此如何根据用户的兴趣和偏好来进行个性化资源推荐也成为了当前研究的重点。
通过分析用户的历史行为和社交网络，提取用户的特征信息，并利用机器学习算法进行模型训练和优化，可以有效地提高推荐的准确性和覆盖率，加强用户的粘性和忠诚度。
二、研究内容和方法本文主要研究如何利用社会性标签系统来进行个性化资源推荐，主要涉及以下两个方面：1.社会性标签系统的建立社会性标签系统的建立主要包括标签抽取、标签过滤和标签关联等。
具体地，可以利用基于文本挖掘的技术来提取标签，如TF-IDF算法、主题建模和情感分析等。
同时，也可以利用用户反馈来对标签进行筛选和修正，增强标签的准确性和有效性。
最后，可以通过标签的共现关系来构建标签之间的关联网络，提高资源的查找和推荐效率。
2.个性化资源推荐个性化资源推荐主要是从用户的历史行为、兴趣和偏好等方面入手，对用户进行特征提取和建模，并运用机器学习算法来优化推荐模型。
具体地，在特征提取方面，可以利用用户的社交网络信息、搜索记录和浏览行为等数据来获得用户的兴趣特征和偏好信息。
在建模方面，可以采用协同过滤算法、基于内容的推荐算法和深度学习算法等来进行模型训练和优化。
基于社会化标注的个性化推荐研究进展
情报学报 ＩＳＳＮ１０００－０１３５第２９卷第４期６２５－６３３，２０１０年８月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．４，６２５－６３３Ａｕｇｕｓｔ ２０１０收稿日期：２００９年３月２３日作者简介：魏建良，男，１９８０年生，毕业于南京大学信息管理工程专业，管理学博士，浙江工商大学讲师，主要研究领域：信息服务与电子商务。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉａｎｌｉａｎｇ５３＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ。
朱庆华，男，１９６３年生，毕业于南京大学情报学专业，管理学博士，南京大学信息管理系教授，博士生导师，主要研究领域：网络信息资源管理。
１） 基金项目：国家自然科学基金（７０６７１０９４），浙江省自然科学基金重点项目（Ｚ１０９０６１Ｆ）。
ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０４．００７基于社会化标注的个性化推荐研究进展１）魏建良１ 朱庆华２（１畅浙江工商大学计算机与信息工程学院，杭州３１００１８；２畅南京大学国家信息资源管理南京研究基地，南京２１００９３）摘要 社会化标注是当前互联网研究中的一个热点。
本文在对社会化标注的内涵和结构加以简单介绍的基础上，重点探讨了基于社会化标注进行推荐的相关进展。
首先是明确了标签对于用户模型的意义，接着，从用户、资源和标签三个角度对基于社会化标注的聚类算法进行了讨论。
同时也对基于社会化标注的排序算法进行了分析，并进一步将其分为依附补充、独立排序和通用排序三类算法。
然后，对标签推荐方面的研究进行了探讨，主要是围绕内容分析、协同分析、语义分析三个方面展开的。
最后，分析了社会化标注中个性化信息推荐的研究，发现借助矩阵、聚类和网络的分析是三种主要思路。
关键词 社会化标注 标签 个性化推荐 聚类 排序ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＰｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｏｃｉａｌＴａｇｇｉｎｇＷｅｉＪｉａｎｌｉａｎｇ１ａｎｄＺｈｕＱｉｎｇｈｕａ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＧｏｎｇｓｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８；２．ＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＭａｎｇｅｍｅｎｔ－Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９３）Ａｂｓｔｒａｃｔ ＳｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｉｓａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｃｕｒｒｅｎｔＩｎｔｅｒｎｅｔ－ｒｅｌａｔｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅａｎｉｎｇａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔａｇ’ｓｍｅａｎｉｎｇｆｏｒｕｓｅｒｐｒｏｆｉｌｅｉｓｐｒｏｖｅｄ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｕｓｅｒｓ，ｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｔａｇｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｒａｎｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇａｒｅａｌｓｏｓｔｕｄｉｅｄ，ａｎｄｆｉｎｄｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ，ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔａｎｄｕｎｉｖｅｒｓａｌｒａｎｋｉｎｇａｒｅｔｈｒｅｅｓｕｂ－ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｆｔｅｒｗａｒｄｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓａｂｏｕｔｔａｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｏｎｍｅａｎｓｏｆｃｏｎｔｅｎｔ，ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｔｕｄｉｅｓｏｎｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｆｉｎｄｍａｔｒｉｘ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓａｒｅｔｈｒｅｅｐｒｉｍａｒｉｌｙｍｅｔｈｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ，ｔａｇ，ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｒａｎｋｉｎｇ 在Ｗｅｂ２畅０的环境下，社会化标注（ｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ）的出现，已经在产业界得到了广泛应用，出现了Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ、Ｆｌｉｃｋｒ、Ｙｏｕｔｕｂｅ、ＬｉｂｒａｒｙＴｈｉｎｇ、Ｌａｓｔ．ｆｍ、Ｃｏｎｎｏｔｅａ、ＣｉｔｅＵｌｉｋｅ、Ｔｅｃｈｎｏｒａｔｉ等众多新的应用与体验。
Web2.0环境中基于社会标注的个性化推荐系统模型研究
社会标 注体现 了大 众的智 慧 ，含 着 明确 的语 义信息 ，
用 户无法找 到 自己所需要 的信 息 ，甚至有 时无法正确表达 自 包 含 了丰富 的群体 知识 ，能够更全 面、更彻 底地 揭示 资源 ， 己最需要什 么信息 ；另一 方面 ，信息提供 者对所有用户均 提 更符合 大众 的需求 。 目前 ，社会标 注系统 已经应 用在 网页 、 供相 同 的信 息 ，提供的信息 不具 有针对性 ，用户只能在 浩如 图片、视频 、学 术等领域 的资源共享 中。作 为一种用户 驱动
烟 海的数据 中艰 难地寻 找 自己需要 的信息 ，导致信息利 用率 的社会协作机 制 ，社会标注 系统 吸引 了大 量的用户参 与 ，由
ｏｋ ｏ ｏ 低 下。近年来 ，信 息检索 系统 中如何 实现 个性化的信 息服务 社 会标注 用户生成和 使用 的大众 分类法 Ｆ ｌｓ ｎ ｍｙ就包 含 。 功能逐渐成 为人们关注和研 究的焦点 ，传 统的信息检 索系统 了典型 的社会标注数据 Ｊ 也逐步 向个性化信息推荐 方向发展。 个性化推荐 可 以根据用 户的喜好、历史访 问信 息以及其 ２ 、基于社会 标注的个性化推荐相关研 究 他 相似用 户的相关信息 ，为用户提供 与信 息使用者兴趣 或关 注 领域相关 的信 息推荐服务 ， 帮助用户找到最感兴趣 的信 息，
以及对其资源 进行个性化标注 的需求越来越 多。但是 ，现有 和 用户兴趣信 息进行建模。 因此 ，本文在个性 化推 荐 已有研
的 Ｗ ｅ ２ ０浏 览 工 具 或 系 统 在 个 性 化 、智 能 化 和 易 用 性 方 面 究成 果 的基础上 ，针对 当前研 究中存在 的一些不足 ，结合 社 ｂ ． 尚 有 很 大 的 改 进 空 间 。本 文 针 对 社 会 标 注 在 Ｗ ｅ ２ ０中 的大 会 性标注 及本体 在概念 语 义描述和 资源揭 示上 的互补优 势 ， ｂ． 量 涌 现 以及 个 性 化 需 求 的 迫 切 性 ，结 合 社 会 标 注 和 本 体 在 概 将其 弓 入到个性 化推 荐领域 ，设计 一种基于社 会标 注的个性 １ 念 语 义 描 述 和 资 源 揭 示 上 的 互 补 优 势 ，将 其 引 入 到 个 性 化 推 化推 荐 系统 ，力图解决 Ｗｅ ２０环境 中爆炸式增 长的数据 与 ｂ． 荐 领 域 ，设 计 一 种 基 于 社 会 标 注 的 个 性 化 推 荐 系 统 模 型 ，力 用 户个性 化需 求之 间的矛盾 ，同时达 到提 高数据 搜 索效 率 、
社会化标注系统中基于社区标签云的个性化推荐研究
中图分 类号
Ｔ ３１ Ｐ １
文献标识码
Ａ
文章编 号
】０ — ９ ５ ２ １ ）０ ０２ — ６ ０ ２ １６ （０ １ １ — １８ ０
Ａ ｒ ｏ ｌｚ ｄ Ｒｅ ｏ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ ｐｒ ａ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｍ ｕｎ ｔ Ｐｅ ｓ ｎａ ｉｅ ｃ ｍ ｎｄ ｔｏ Ａｐ ｏ ｃ ｓ ｄ ｏ ｍ ｉｙ Ｔａ ｏ ｎ Ｓ ｃ ａ ｇ ｉ ｙ ｔ ｍ ｇ Ｃｌ ｕｄ ｉ ｏ ｉ ｌＴａ ｇ ｎｇ Ｓ ｓ ｅ
曾子 明 张 振
（ 武汉大学信息管理学 院 武汉
摘 要
４ ０７ ） ３０ ２
社会 化标注 系统 中， 签是 用户对资源进行标注的结果体现 ， 签的 出现使得 原有 的＜ 标 标 用户 ， 资源＞ 二元组
变成 了＜ 用户 ， 签， 标 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 ， 出一种基 于社 区标签云的个性 提 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 ， 到代表 每个社 区的标 签云 ， 得 然后 进行 标签 云之 间的相似 性计 算 ， 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 ， 从 而且使推 荐的 内容 更具 有 多样性 。
第３ Ｏ卷
第ｌ ０期
情
报
杂
志
２１ ０ １年 １ ０月 Ｊ NhomakorabeaＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＥＬ ＧＥＮＣＥ ＮＴ ＬＩ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ０ １３ ．１ ０ｃ ． ２ ｔ ０１１
社 会 化 标 注 系 统 中 基 于 社 区 标 签 云 的 个 性 化 推 荐 研 究 木
基于社会网络的个性化推荐系统研究
基于社会网络的个性化推荐系统研究个性化推荐系统是在互联网时代背景下应运而生的一项重要技术，它帮助用户从众多信息中筛选出自己感兴趣的内容，提供更加个性化、精准的推荐服务。
基于社会网络的个性化推荐系统是近年来研究的热点之一，在传统的推荐算法基础上，引入社会网络结构，利用用户在社交媒体平台上的关系和行为数据，进一步提升推荐效果。
本文将探讨基于社会网络的个性化推荐系统的研究现状、关键技术和挑战。
首先，我们来了解一下基于社会网络的个性化推荐系统的研究现状。
随着社交媒体的兴起，用户在社交平台上产生了大量的行为数据和社交关系数据。
这些数据成为了推荐系统的宝贵资源。
传统的个性化推荐算法主要基于用户对物品的评分、点击等行为，但往往忽视了用户之间的社交关系和影响。
而基于社会网络的个性化推荐系统引入了社交关系和社交行为数据，将用户的社交关系作为推荐的重要因素之一。
例如，推荐系统可以利用用户的好友列表、社交圈子以及用户之间的互动信息等数据，改进推荐结果的准确性和多样性。
其次，基于社会网络的个性化推荐系统的关键技术是构建用户社交关系图和利用图结构进行推荐。
用户社交关系图是一个描述用户之间关系的网络结构，在这个图中，用户和用户之间的关联以边的形式表示。
利用用户社交关系图，推荐系统可以根据用户的社交关系推测用户的兴趣爱好，发现潜在的兴趣群体，并将这些信息应用到推荐算法中。
图结构推荐算法可以利用图论和网络分析的方法，通过计算节点之间的相似度、路径的距离等指标，获得更加准确的推荐结果。
此外，还可以将社交关系图和传统的推荐算法进行融合，综合考虑用户的个人兴趣和社交特征，提供更具个性化的推荐。
然而，基于社会网络的个性化推荐系统也面临着一些挑战。
首先，用户的社交关系经常发生变化，可能存在新增好友、解除关系等情况，这对推荐系统的实时性和准确性提出了要求。
同时，由于用户社交关系的复杂性，如何准确提取用户的关系特征，构建有效的用户社交关系图，仍然是一个难题。
社会化推荐系统综述
2020，56（1）
1
⦾热点与综述⦾ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
社会化推荐系统综述
张岐山，翁丽娟 福州大学 经济与管理学院，福州 350108
摘 要：推荐系统可以帮助网民从大量纷繁的信息中找到目标信息，能有效提高网民信息检索能力，然而推荐系统 存在数据稀疏性 、冷启动以及系统性能方面的问题。为解决这方面的问题 ，提出将社交关系应用于推荐系统 ，该方 法是提高推荐准确性的一个重要途径 ，在多年的科研实践中取得了重要进展 ，因此该研究方向也日益成为众多学者 关注的领域 ，有关这方面的研究也越来越活跃。通过对社会化推荐系统概念进行梳理 ，对社会化推荐系统与传统推 荐系统进行比较 ，回顾总结了社会化推荐系统的研究现状 ，希望能从研究现状中找出新规律 ，寻求新的突破点 ，并对 社会化推荐系统的发展趋势进行展望，以期对后来研究者有所帮助。 关键词：推荐系统 ；社会化推荐 ；协同过滤 ；矩阵分解 ；社交媒体 文献标志码：A 中图分类号：TP391.3 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0378
张岐山，翁丽娟 . 社会化推荐系统综述 . 计算机工程与应用，2020，56（1）：1-10. ZHANG Qishan, WENG Lijuan. Review of social recommender systems. Computer Engineering and Applications, 2020, 56（1）：1-10.
项目信息类型主要采用方法输入数据推荐结果社会化推荐系统评分信息社交关系信息协同过滤算法社会网络分析法数据规模大数据稀疏性冗余性更强准确度更高传统推荐系统评分信息协同过滤算法数据规模小数据稀疏性冗余性较小准确度更低表1社会化推荐系统与传统推荐系统的主要差异张岐山等
基于社会化标签的图书推荐系统模型研究
基于社会化标签的图书推荐系统模型研究
付凯丽
【期刊名称】《情报探索》
【年(卷),期】2016(000)010
【摘要】[目的/意义]从社会化标签视角探讨图书推荐系统模型.[过程/方法]分析3种主流的标签推荐模型(基于主题、网络和张量的模型)和3种标签推荐算法(基于内容、协同过滤和混合推荐算法)的优缺点,构建基于标签的图书推荐系统模型.[结果/结论]该模型由数据采集模块、数据预处理模块和协同过滤推荐模块组成,可以在一定程度上解决推荐系统中的标签语义模糊、用户兴趣多变、可扩展性差等问题,以提高图书推荐效率和准确度.
【总页数】6页(P80-85)
【作者】付凯丽
【作者单位】天津师范大学图书馆天津300387
【正文语种】中文
【中图分类】G250.73
【相关文献】
1.基于社会化标签的文学图书本体构建研究 [J], 王帅腾;徐宽
2.基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型研究 [J], 李默;梁永全
3.基于K-means聚类与张量分解的社会化标签推荐系统研究 [J], 孙玲芳;李烁朋
4.基于最优特征选择增强的图书推荐系统模型设计 [J], 宫月琦
5.基于Word2vec的图书馆图书推荐系统的实现研究 [J], 柴源
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基于社会化标签的推荐系摘要随着现代互联网的发展，互联网中的数据每天都以巨大的规模增长着。
人们越来越困难的从这海量的数据中找到所需的资源，这里就需要各个网站给用户推荐。
而标签技术的出现给个性化推荐带来了新的机遇。
社会化标签是一种准确、灵活、开放、有趣的分类方式，是由用户为自己的文章、图片、音频、视频等一系列文件所定义的一个或多个描述。
通过对社会化标签的使用来给用户提供优质的选项，以使用户在海量的数据中找到心满意足的信息。
关键字：海量数据，社会化标签AbstractWith the development of the Internet, the data in the internet every day to grow a huge scale. People increasingly difficult to find required resources from the vast amounts of data, where each site is required to recommend to the user. The label appears to personalized recommendation technology brings new opportunities. Social tagging is an accurate, flexible, open, interesting classification, which defined description for their articles, images, audio, video and a series of documents. Through the use of social tagging ，we can provide the user with high-quality option to enable users to find information contentedly in vast amounts of data.Key:Huge amounts of data, social tagging1绪论本章主要介绍的是关于社会化标签推荐系统研究的背景，国内外研究的状况和本文研究的方向。
1.1研究背景和意义1.1.1研究背景近些年来，blog、wiki、spaces的兴起导致互联网内容的提供方式出现转变；用户创造内容的web2.0时代的到来，带动着视频应用、网络游戏、搜索引擎等互联网衍生业务迅速发展。
互联网正处于一个信息爆炸的时代, 越来越多的信息被数据化。
面对信息爆炸的互联网，如何对这些海量数据进行分类存储和处理，是对那些大规模互联网企业提出了巨大的技术挑战。
标签系统在这种环境下应运而生，在以用户为中心的Web2．0环境中，标签系统允许任意用户对感兴趣的网络资源进行无约束的标注，所有用户的标注都互为可见，这种开放的、共享的模式体现了以人为本的Web2．0理念，同时也为新环境中信息资源组织、推荐和共享带来了新的机遇。
虽然用户标注这个过程的本身非常简单，但是却有着很重要的意义。
首先，用户标注反映了他们对网络资源的不同视角和理解，丰富了描述资源的多维角度；再次，标签系统能更好的为用户组织资源、浏览资源提供帮助。
相比较之前的系统大多是依靠少数领域专家对资源进行科学分类，这种方法虽然比较科学和权威，但是不能很好的表达用户的个人想法和观点。
而标签系统利用标签将网络资源按照用户的视角进行分类，能够更好的为用户组织资源、浏览资源提供帮助。
最后，标签系统通过标签将用户和资源连接起来，通过三者的动态关系，可以分析出用户的兴趣偏好。
例如，为同一项目资源标注相同标签的用户，很有可能具有共同的兴趣偏好，这对在标签系统中根据用户兴趣进行推荐提供了很好的基础。
总之，标签系统充分发掘了用户的积极性，使之参与到系统中来，发挥了广大用户所贡献的智慧和由用户联系形成的群体智慧的影响，解放了用户创作和贡献的潜能。
用户在标注网络资源时，不但更加准确客观的反应资源的相关特征，而且为个性化推荐服务带来了至关重要的数据源。
结合标签系统的标签推荐系统，相比较传统的个性化推荐系统可以更加准确的获取用户的特征，为用户获取其“量身定做"的信息。
从GoogleNews、Amazon、豆瓣、MovieLens等网站看，越来越多的网站已经慢慢开始在利用标签信息进行个性化推荐系统的摸索与应用，以此给用户带来更好的用户体验，从而提高网站流量及用户忠诚度和依赖度。
1.1.2研究意义20世纪90年代中期，个性化推荐研究作为一个独立的概念被提出来，由于巨大的应用需求，推荐系统自提出以来得到了学术界和企业界的广泛关注。
美国计算机协会多次把个性化推荐系统作为研讨主题，而国内外期刊也纷纷将推荐系统作为研究专题，明尼苏达大学教授John Riedl说：“推荐系统将成为未来十年里最重要的变革，社会化网站将由推荐系统所驱动”llJ。
由于个性化推荐系统的良好发展和广阔的应用前景，目前，几乎所有大型电子商务系统和各种提供个性化服务的网站，如Amazon、淘宝网和豆瓣网等，都在不同程度的使用着各种形式的个性化推荐系统，个性化推荐系统可以有效的保留客户提高客户忠诚度，为网站带来了巨大的效益。
自从2003年标签技术推出以来就得到了广泛的应用，结合标签的个性化推荐系统与以往推荐系统所能获得的信息有了本质区别，标签作为用户自由创造的关键词，体现了用户对资源的理解，也是用户之间联系和交流的纽带，因此使得个性化推荐技术的研究进入了一个新的阶段。
标签从用户角度描述了信息资源的主要特征，涵盖了用户与资源之间，以及用户之间的关系，兼具内容与关联的特征。
1.2国内外研究现状个性化推荐系统的发展源于二十世纪九十年代，它自产生以来引起了学术界和企业界的关注，对于它的研究一直持续至今。
现在被广泛引用的个性化推荐系统的定义是Resnick&Varian在1997年给出的：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程"。
实际中应用最多的是在网上购物环境下以商品为推荐对象的个性化推荐系统，它为用户推荐符合兴趣爱好的商品。
个性化推荐系统的最大的优点在于，它能主动的收集用户兴趣特征资料并根据用户兴趣特征，为用户作出有效的个性化推荐。
同时，当系统中的商品库或用户兴趣特征发生改变时，系统给出的推荐实时更新，即给出的推荐序列会随着改变，总之，一个成功的个性化推荐系统的作用主要表现在以下三个方面：(1)将浏览者转变为购买者。
如果用户在电子商务系统的在浏览过程中没有购买的欲望，个性化推荐系统及时向用户推荐他们感兴趣的商品，就能促成购买过程。
(2)提高交叉销售能力。
个性化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐，用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高电子商务系统的交叉销售。
(3)提高客户忠诚度。
个性化推荐系统分析用户的购买习惯，根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。
如果推荐系统的推荐质量和精度很高，用户就会对推荐系统产生依赖，从而与用户建立长期稳定的关系，有效保留客户，提高客户的忠诚度。
作为推荐系统的核心，各种各样的推荐技术也被研究人员相继提出。
目前，比较成熟的推荐技术有基于内容的推荐、基于协同过滤技术的推荐、基于用户统计信息的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、基于规则的推荐等。
其中协同过滤技术是推荐系统中最广泛使用的技术，协同过滤的概念是由David Goldberg等人在1992开发邮件系统Tapestry第一次提出，主要用于邮寄过滤，Tapestry也成为第一个使用协同过滤推荐技术的系统。
协同过滤技术提出以后，在不断地改进中成为当前应用最成功的推荐方法。
随着互联网技术的发展，推荐技术也在向着更高效、更准确、更个性化发展。
随着web2．0的不断发展，社会化标签得到了广泛的应用。
标签系统已经成为Web2．0网站的基本功能之一，为用户的个性化服务发挥了重要的作用，许多研究者对此进行的探讨，并取得了一定的成果。
利用标签信息进行个性化推荐主要有以下几方面的研究：(1)基于聚类分析的个性化推荐：聚类分析是用户模型建立的重要手段，有许多的研究者对此进行了探讨。
对标签的聚类代表了不同语义主题标签间的分类，在这方面，Niwa等人借助内容过滤分析，首先计算资源与标签的紧密度，得到用户．标签的紧密度；计算各个标签之间的相关性并将相关标签进行聚类，得到用户与已聚类标签的紧密度。
再根据各个已聚类标签计算得出要推荐的网页，结合先前的紧密度得到最终的网页推荐顺序。
对用户的聚类代表了不同兴趣的用户组，相似用户或邻居用户的识别对于推荐而言无疑具有重要的意义。
Ae．Ttie等人以用户．资源矩阵为切入点，通过计算目标用户和其他用户之间的相似性，得到目标用户的相似邻居，形成一个目标用户的候选标签集；再应用朴素贝叶斯法，结合标签．资源矩阵和用户．标签矩阵，计算出用户对特定标签的喜好程度；在综合各个标签的影响后，最终得到资源对用户的推荐度。
Diederich等人在数字图书馆领域根据相似用户的兴趣也相似的规律，通过了解相似用户对资源的标注为目标用户进行推荐。
在对资源聚类方面，Sasaki等人研究了基于标签对资源进行了内容聚类，通过假设检验计算了不同聚类间的相似性，最后给出了一个网页内容推荐系统。
Yeung等人运用贪婪算法，首先对单个用户所标注的资源进行内容聚类，再提取出已聚类资源的标签，将标注频率最高的标签引入用户模型进行推荐。
(2)基于矩阵处理的个性化推荐：标签系统可以分解为三类矩阵关系，即用户．资源矩阵、资源．标签矩阵和用户．标签矩阵。
Tso．Sutter等人通过矩阵扩展的方法，综合用户．资源矩阵与用户．标签矩阵，提出基于标签的协同过滤推荐算法，并综合多方的关系进行了分析。
1.3本文研究方向本文针对的是基于社会化标签系统的个性化推荐系统，研究的是标签系统在基于图结构的个性化推荐系统中的应用与实现。
研究图结构中的各节点和节点间的关系的属性即其标签的使用。
2推荐系统个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。
这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。
为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。