進(jìn)入web 2.0時代,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的內(nèi)容可由用戶主導(dǎo)而生成,用戶協(xié)作的應(yīng)用場景越來越普及,大眾分類便是用戶協(xié)作應(yīng)用中的殺手級應(yīng)用。在大眾分類系統(tǒng)中,用戶可以自由、簡單地用標(biāo)簽標(biāo)記其感興趣的資源。此過程中,用戶、標(biāo)簽和資源三者之間存在三種關(guān)系:標(biāo)簽與資源之間的標(biāo)記作用力,即標(biāo)簽是對資源內(nèi)容的描述;標(biāo)簽與用戶之間的標(biāo)記反作用力,即標(biāo)簽是對用戶喜好的描述;以及用戶和資源之間的互為因果關(guān)系,即用戶的某一愛好與其所標(biāo)記的資源的內(nèi)容是一致的�，F(xiàn)有工作中,用戶-資源間的互為因果關(guān)系尚未被使用,本文第一次發(fā)掘了這一關(guān)系,并進(jìn)行了實驗檢驗。本文首先利用大眾分類中的用戶-標(biāo)簽、資源-標(biāo)簽關(guān)系為互聯(lián)網(wǎng)對象(用戶和資源)生成概要,并根據(jù)用戶-資源關(guān)系對用戶概要進(jìn)行擴(kuò)充;然后,將大眾分類標(biāo)簽空間中的全部標(biāo)簽根據(jù)語義關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)化;接著,以梳理出的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)為工具,以對象概要為輸入,輸出對象之間的相似度;最后,根據(jù)相似度排序,為互聯(lián)網(wǎng)用戶進(jìn)行資源推薦。為對標(biāo)簽進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,本文提出了一種提出的基于統(tǒng)計學(xué)理論進(jìn)行語義包含關(guān)系提取算法(Confidence and Support Based Semantic Relat...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
主要符號對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 應(yīng)用場景
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 用戶概要建立
        1.3.2 標(biāo)簽語義關(guān)系提取
        1.3.3 標(biāo)簽結(jié)構(gòu)化
    1.4 研究目的與意義
        1.4.1 用戶-資源關(guān)系的深入探究
        1.4.2 對標(biāo)簽語義信息的挖掘
    1.5 本章小結(jié)與文章內(nèi)容安排
第二章 理論背景
    2.1 概率與統(tǒng)計
        2.1.1 TF-IDF
        2.1.2 概率分布函數(shù)與置信水平
        2.1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則
        2.1.4 精確率與召回率
    2.2 圖論
        2.2.1 隨機(jī)游走
        2.2.2 二部圖匹配
    2.3 推薦算法
        2.3.1 潛層語義分析
        2.3.2 協(xié)同過濾
    2.4 本章小結(jié)
第三章 問題建模
    3.1 問題表述與分析
    3.2 基本假設(shè)與說明
        3.2.1 冗余信息價值
        3.2.2 標(biāo)簽語義關(guān)系
        3.2.3 對象的特征標(biāo)簽
    3.3 問題形式化
    3.4 本章小結(jié)
第四章 算法提出
    4.1 對象概要的生成與擴(kuò)充
        4.1.1 標(biāo)簽初步獲取
        4.1.2 確定特征標(biāo)簽
        4.1.3 用戶概要擴(kuò)充
    4.2 標(biāo)簽的結(jié)構(gòu)化
        4.2.1 語義關(guān)系提取
        4.2.2 標(biāo)簽一般性
        4.2.3 標(biāo)簽結(jié)構(gòu)化
    4.3 對象相似性計算
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實驗驗證
    5.1 實驗環(huán)境
    5.2 數(shù)據(jù)集與預(yù)處理
    5.3關(guān)于標(biāo)簽語義提取的實驗
        5.3.1 FBOV
        5.3.2 CSSRE
        5.3.3 結(jié)果分析
    5.4關(guān)于對象概要建模的實驗
        5.4.1 基于TASHR建模的資源推薦
        5.4.2 基于LSI建模的資源推薦
        5.4.3 基于IBCF建模的資源推薦
        5.4.4 結(jié)果分析
    5.5 關(guān)于用戶概要擴(kuò)充的實驗
        5.5.1 TASHR擴(kuò)充前后
        5.5.2 結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3853142