發(fā)布時間：2021-08-30 14:23

　　在Web3.0時代，人們不再滿足由機器挖掘給用戶的各種信息，而是要結(jié)合自身的偏好享用個性化的信息服務(wù)，無論是產(chǎn)品還是服務(wù)，都將為每一用戶量身打造，信息世界將變得越來越聰明和智能，似乎比用戶還了解他想要的是什么，這就是個性化的信息服務(wù)，即Web3.0的內(nèi)涵。所以，如何在浩如煙海的信息中尋求個性化的信息，就是目前學(xué)術(shù)界需要解決的熱點研究問題。同時，在另一方面，隨著Internet網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生和使用，用戶在社會化標注系統(tǒng)（Web頁面）上產(chǎn)生了大量的代表自己個性化信息的數(shù)據(jù)，那么如何充分利用用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來解決目前的個性化信息服務(wù)問題，就成了一個情報學(xué)術(shù)界研究的熱點學(xué)術(shù)問題。社會化標注系統(tǒng)主要是以“用戶-資源-標簽”三元關(guān)系為研究對象的典型復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，用戶可以根據(jù)個人的需要自由選擇詞匯對所喜愛的資源進行標注，每添加一個詞匯被稱為對資源添加一個標簽，用戶、資源和標簽組成了社會化標注系統(tǒng)的三個基本元素。從這三個最基本的組成元素開始，從中提煉用戶的個性化信息，進而形成個性化信息推薦，成為論文的研究起點。本文針對社會化標注系統(tǒng)中的個性化信息推薦模型問題展開研究，在綜述“社會化標注系統(tǒng)”、“個性化信息推... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：162 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

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圖 1.2 萬方個性化信息推薦研究趨勢推薦的理論主要有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論、用戶行為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論引入圖書館個性化信息服務(wù)的下個性化信息推薦服務(wù)的模型。文獻[10] 利度提出個性化信息推薦模型。文獻[11]將眾戶與資源的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，更好的進行信息推薦12]，資源聚類[13]，或者通過網(wǎng)絡(luò)的共現(xiàn)建立用推薦的理論主要是協(xié)同過濾、內(nèi)容分析、關(guān)濾是最早提出，研究最深入、商業(yè)應(yīng)用最廣所有用戶或商品的信息，并從中發(fā)現(xiàn)品味相構(gòu)造經(jīng)過排序的推薦列表。析在最初只是協(xié)同推薦技術(shù)的延續(xù)與發(fā)展，見，而是依據(jù)用戶已經(jīng)選擇的商品內(nèi)容信息計

圖 2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜表 2.2 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計排名 頻次 中心度 關(guān)鍵詞12345678910393630282423191717150.040.060.030.010.030.010.020.030.000.02FolksonomySocial TaggingWeb 2.0Recommender SystemsCollaborative TaggingSocial BookmarkingSocial MediaSocial NetworksSemantic WebOntologyolksonomy 和 Social Tagging 分別排在第一、第二位，F(xiàn)olksonomy 主要標簽的應(yīng)用角度，即索引和檢索兩方面展開研究，由于傳統(tǒng)的固定分類

【參考文獻】：
期刊論文
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