本文關鍵詞： 異構網(wǎng)絡 網(wǎng)絡嵌入 標簽推薦 標簽系統(tǒng) 圖模型　出處：《軟件學報》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：標簽成為信息組織的重要方式之一,隨著推薦系統(tǒng)的蓬勃發(fā)展,標簽推薦成為學者們研究的重要問題之一.目前存在各種各樣的標簽系統(tǒng),其功能千差萬別,標簽數(shù)據(jù)信息越來越復雜.目前研究往往針對特定類型標簽數(shù)據(jù),缺乏既綜合考慮標簽數(shù)據(jù)中不同類型對象的復雜信息又能適用于多種標簽系統(tǒng)數(shù)據(jù)的標簽推薦模型.構建了標簽推薦模型Hn MTR,該模型首先針對標簽數(shù)據(jù)中不同類型對象構建異構網(wǎng)絡模型,其次對異構網(wǎng)絡模型中不同類型頂點進行同空間映射,使不同類型的頂點和邊可在同一空間進行量化比較;最后基于同空間映射后網(wǎng)絡,引入多參數(shù)馬爾可夫模型進行標簽評分和推薦.通過基于豆瓣、Delicious和Meetup這3個標簽系統(tǒng)數(shù)據(jù)實驗,其結果表明,Hn MTR模型平均準確率比目前主流算法提高10%以上,取得了較好的推薦結果.
[Abstract]:Tag has become one of the important ways of information organization. With the rapid development of recommendation system, label recommendation has become one of the most important issues studied by scholars. At present, there are a variety of tag systems, whose functions vary widely. The information of tag data is becoming more and more complex. There is a lack of tag recommendation model which considers the complex information of different types of objects in tag data and can be applied to various tag system data. A tag recommendation model Hn MTR is constructed. The model firstly constructs a heterogeneous network model for different types of objects in the label data, and then maps different types of vertices in the heterogeneous network model in the same space. Different types of vertices and edges can be quantified and compared in the same space; Finally, based on the same spatial mapping network, a multi-parameter Markov model is introduced to score and recommend the label. The experiment is based on the three tagging systems of delicious and Meetup. The results show that the average accuracy of the Hn MTR model is more than 10% higher than that of the current mainstream algorithm, and a good recommended result is obtained.
【作者單位】： 中國科學院軟件研究所;中國科學院大學;
【基金】：中國科學院先導專項(XDA06010600)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1引言隨著信息技術的不斷發(fā)展,人類走入信息過載時代,越來越多的系統(tǒng)引入標簽作為其信息表示方式,標簽推 薦技術取得快速發(fā)展.《連線》雜志創(chuàng)始人Kevin Kelly[1]指出,信息組織方式進化經(jīng)歷了3個階段,從文件通過文件夾的組織形式存儲在臺式機中,到網(wǎng)頁以鏈接的方式形成網(wǎng)絡,再

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本文編號：1480989