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融合内容分析与标签拓展的社交标签推荐
被引量：
1
1
作者
俞崇伟
吴刚
《计算机与现代化》
2016年第5期77-83,89,共8页
近年来随着豆瓣读书、Cite ULike等社交标签系统的快速发展,社交标签系统的推荐技术也逐渐成为研究热点。然而这类系统相比传统的推荐系统,增加了标签这个新的度量单位,导致了传统的协同过滤推荐方式面临着推荐的标签质量不高、数据稀...
近年来随着豆瓣读书、Cite ULike等社交标签系统的快速发展,社交标签系统的推荐技术也逐渐成为研究热点。然而这类系统相比传统的推荐系统,增加了标签这个新的度量单位,导致了传统的协同过滤推荐方式面临着推荐的标签质量不高、数据稀疏和冷启动、统一模型的适用性等问题,因此,基于传统的推荐方式无法取得很好的效果。本文提出一种融合内容分析与标签拓展的推荐方法 TECA(Tag Expansion and Content Analysis),并基于该方法为文本类型的资源实现标签和用户推荐。TECA通过分类细化资源模型,利用资源的语义主题分布推荐标签,并且利用用户标签拓展缓解数据稀疏性。在Cite ULike的数据上进行实验表明,TECA在标签推荐和用户推荐的效果上比协同过滤方式更优。
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关键词
社交
标签
系统
标签
推荐
用户推荐
标签拓展
内容分析
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职称材料
改进的DBSCAN聚类算法在社会化标注中的应用
被引量：
3
2
作者
熊回香
叶佳鑫
蒋武轩
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第12期77-88,共12页
【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用...
【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用户聚类以及用户标签的拓展。【结果】采用豆瓣电影上的数据进行对比实验,改进的DBSCAN算法在应用于社会化标注时可以提高簇内对象间相关性与各簇间相关性的比值,聚类效果得到改进。【局限】在选择构建向量的数据时存在一定局限性,样本数据只能从较笼统的层面表示用户及资源特征,未对其进行深入挖掘。【结论】本文通过分析社会化标注的特点来改进DBSCAN算法,提高算法的效果,并为其改进提供新的思路。
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关键词
DBSCAN
标签
聚类
用户聚类
标签拓展
原文传递
题名
融合内容分析与标签拓展的社交标签推荐
被引量：
1
1
作者
俞崇伟
吴刚
机构
上海交通大学软件学院
出处
《计算机与现代化》
2016年第5期77-83,89,共8页
文摘
近年来随着豆瓣读书、Cite ULike等社交标签系统的快速发展,社交标签系统的推荐技术也逐渐成为研究热点。然而这类系统相比传统的推荐系统,增加了标签这个新的度量单位,导致了传统的协同过滤推荐方式面临着推荐的标签质量不高、数据稀疏和冷启动、统一模型的适用性等问题,因此,基于传统的推荐方式无法取得很好的效果。本文提出一种融合内容分析与标签拓展的推荐方法 TECA(Tag Expansion and Content Analysis),并基于该方法为文本类型的资源实现标签和用户推荐。TECA通过分类细化资源模型,利用资源的语义主题分布推荐标签,并且利用用户标签拓展缓解数据稀疏性。在Cite ULike的数据上进行实验表明,TECA在标签推荐和用户推荐的效果上比协同过滤方式更优。
关键词
社交
标签
系统
标签
推荐
用户推荐
标签拓展
内容分析
Keywords
social tagging system
tag recommendation
user recommendation
tag expansion
content analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
改进的DBSCAN聚类算法在社会化标注中的应用
被引量：
3
2
作者
熊回香
叶佳鑫
蒋武轩
机构
华中师范大学信息管理学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第12期77-88,共12页
基金
国家社会科学基金项目"大众分类中标签间语义关系挖掘研究"(项目编号:12BTQ038)的研究成果之一
文摘
【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用户聚类以及用户标签的拓展。【结果】采用豆瓣电影上的数据进行对比实验,改进的DBSCAN算法在应用于社会化标注时可以提高簇内对象间相关性与各簇间相关性的比值,聚类效果得到改进。【局限】在选择构建向量的数据时存在一定局限性,样本数据只能从较笼统的层面表示用户及资源特征,未对其进行深入挖掘。【结论】本文通过分析社会化标注的特点来改进DBSCAN算法,提高算法的效果,并为其改进提供新的思路。
关键词
DBSCAN
标签
聚类
用户聚类
标签拓展
Keywords
DBSCAN
Tag Clustering
User Clustering
Tag Expansion
分类号
G202 [文化科学—传播学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合内容分析与标签拓展的社交标签推荐
俞崇伟
吴刚
《计算机与现代化》
2016
1
下载PDF
职称材料
2
改进的DBSCAN聚类算法在社会化标注中的应用
熊回香
叶佳鑫
蒋武轩
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
3
原文传递
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参考文献
引证文献
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