本文選題：社會化標簽 + 社會關(guān)系��； 參考：《情報雜志》2017年03期

【摘要】：[目的/意義]標簽潛在主題的有效識別是解決社會化標注語義模糊問題的關(guān)鍵,對于建模用戶興趣、為用戶提供精準的標簽推薦、改善社會化標注系統(tǒng)的用戶使用體驗具有重要的意義。[過程/方法]為了從標注行為的角度識別用戶所標注標簽的主題,提出一種融合社會關(guān)系的用戶標簽主題模型。首先,從標注系統(tǒng)中建模用戶的社會關(guān)系;其次,利用隨機游走的方法對用戶的社會關(guān)系進行鏈接分析并獲取用戶的權(quán)威度分數(shù),將其加權(quán)到"用戶-標簽"的二元標注關(guān)系上;此基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于用戶加權(quán)的標簽LDA模型,通過迭代學習出標簽的潛在主題。[結(jié)果/結(jié)論]實驗結(jié)果表明,由于有效融合了用戶的社會關(guān)系這一重要信息,提出的模型與未加權(quán)的用戶標簽主題模型相比,具有更好的主題表達性能。
[Abstract]:[purpose / meaning] effective identification of potential topics in tags is the key to solving the problem of semantic ambiguity in social tagging.It is of great significance to improve the user experience of social tagging system.In order to identify the tagged topics of users from the point of view of tagging behavior, a user label topic model is proposed, which combines social relations.First, modeling the user's social relations from the annotation system; secondly, using the random walk method to analyze the user's social relations and obtain the user's authority score.On the basis of this, a user-weighted tag LDA model is constructed to learn the potential topic of tags by iterating.[results / conclusion] the experimental results show that the proposed model has better performance than the unweighted user tagged topic model because of the effective integration of the important information of user's social relations.
【作者單位】： 安徽理工大學經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“基于領(lǐng)域本體的煤礦安全數(shù)據(jù)融合方法及應(yīng)用”(編號:51474007) 教育部人文社會科學研究青年基金項目“社會化標注環(huán)境下的標簽層次關(guān)系發(fā)現(xiàn)方法研究”(編號:13YJCZHO77) 安徽省人文社科重點研究基地項目“煤礦安全風險領(lǐng)域本體的構(gòu)建技術(shù)及應(yīng)用研究”(編號:SK2015A082)和“基于多源異構(gòu)信息融合的煤礦安全管理體系與方法研究”(編號:SK2014A042)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1771049