基于标签聚类与项目主题的协同过滤推荐算法

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目相似度时仅依靠评分数据,未考虑项目的自身特征。社会化标注的出现使得标签能在一定程度上反映项目特征,但标签具有语义模糊的特点,因此直接将标签纳入协同过滤算法存在一定问题。为解决上述问题,提出一种改进的基于项目的协同过滤推荐算法。该算法对标签进行聚类并生成主题标签簇,根据项目标注情况计算项目与主题间的相关度并生成项目-主题相关度矩阵,同时将其与项目-评分矩阵相结合来计算项目间的相似度,采用协同过滤完成对目标项目的评分预测,以实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,该算法能够解决标签的语义模糊问题并提升推荐质量。     

基于网络分割聚类的标签语义规范化推荐算法

传统的推荐算法多以用户评分数据计算用户的兴趣偏好以及资源相似度,对稀疏数据以及新用户的推荐质量较低。考虑到用户标签数据的随意性和语义模糊性,提出基于标签网络分割聚类的语义规范化方法并建立基于规范化标签的用户兴趣模型。该模型能在不改变用户兴趣的前提下有效降低用户标签兴趣模型的向量维数,并能避免分析标签语义的复杂过程,且能根据用户自身的理解来获取用户兴趣。最后将标签兴趣模型应用到推荐算法中。通过与经典的推荐算法进行比较,验证了该算法能有效缓解数据稀疏性、推荐冷启动问题,提升了推荐结果的准确性,能获得更好的推荐效果。     

基于标签相关性的K近邻多标签学习

多标签学习是机器学习领域的一个研究热点,其能够有效解决真实世界中的多语义问题。在多标签学习任务中,样本的多个标签之间存在一定的关联关系,忽略标签间的相关性会导致模型的泛化性能降低。提出一种基于标签间相关性的多标签学习K近邻算法。充分挖掘样本多标签间的相关性,通过Fp_growth算法得到标签的频繁项集。针对频繁项和标签分别构建评分模型和阈值模型,评分模型用于衡量样本与频繁项或标签之间的关联程度,阈值模型用于求解频繁项或标签对应的判别阈值,结合评分模型和阈值模型对样本所属频繁项进行预测,进而确定样本标签集。在经典数据集Emotions和Scene上的实验结果表明,该算法的F1-Measure指标分别达到66.6%和73.3%,相比CC、LP、RAKEL、MLDF等基准方法,其F1-Measure分别平均提高3.8和2.1个百分点,该算法通过合理利用标签间的相关性使得分类性能得到有效提升。     

基于混合注意力Seq2seq模型的选项多标签分类

选项多标签分类是高考文学类阅读理解选择题解答任务中的重要一环,对不同标签类型的选项调用不同的答题引擎,可以有效提高选择题答题准确率。由于选项类型复杂多样,一个选项可能有多个类别特征,将其看作多标签分类任务。传统多标签分类算法仅考虑到文本与标签间相关性,忽略了标签间相关性,且选项内部存在着强语义关联性,对最终的标签预测产生较大影响。为了充分利用选项内相关性,提出一种基于混合注意力的Seq2seq模型,同时考虑选项标签间相关性和选项内相关性。采用Bi-LSTM获得选项到标签的相互信息,利用多头自注意力获得选项内关联语义。为获取标签间语义相关性,使用标签嵌入方式进行隐式融合。在高考文学类阅读理解选择题数据集上的实验结果表明,对多种相关性建模能有效提升选项多标签分类精度。     

基于多语义关系的个性化查询扩展方法*

随着数字内容不断增长,信息检索技术已经不能满足不同用户对高精度信息内容获取的需求.文中提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,并应用于基于社会化标签的个性化搜索系统.模型使用标签-主题模型对用户兴趣模型进行建模,能够更有效地表达语义和提升搜索效果.在此基础上,进一步提出基于多语义关系的个性化查询扩展方法,利用社会化标签的多重语义特征进行扩展词的选择.在大规模真实社会化标签数据集上的实验表明,文中方法优于非个性化搜索及其它基于社会化标签系统的个性化查询扩展方法.     

基于张量分解的个性化标签推荐算法

基于互联网的社会标签推荐系统为广大用户提供了一个信息共享平台,让用户以"标签"的形式为其浏览的物品标注信息。标签既描述了物品语义,又反映了用户偏好。标签系统的最大优势在于可以发挥群体的智能,获得用户对物品比较准确的关键词描述,而准确的标签信息是提升个性化推荐系统性能的重要资源。然而,现存的标签推荐系统面临的问题是:由于兴趣的不同,不同的用户对于同一物品可能会打不同的标签,或者是同一标签对于不同用户可能会蕴含不同的语义。因此如何有效获取用户、物品、标签3者之间潜在的语义关联成为标签推荐系统需要解决的主要问题。为此引入三维张量模型,利用三维张量的3个维度来分别描述社会标签推荐系统中3种类型的实体:用户、物品、标签。在基于历史标签数据(标签元数据)构建初始张量的基础上,应用高阶奇异值分解(HOSVD)方法降低张量维度,同时实现3种类型实体之间潜在的语义关联分析,从而进一步提高标签推荐系统的准确性。实验结果表明,该方法较当前两种典型的标签推荐算法(FolkRank和PR)在准确率和召回率性能指标上有明显提升。     

基于内容标签的消防知识推荐系统

提出基于内容标签的知识推荐算法,并应用于消防知识库。该算法在预测用户评分的时候考虑消防知识条目标签上的相似度以及标签的标注权重,并结合分析用户以往操作行为,在此基础上实现根据特定用户进行特定消防知识推荐。同时,结合系统条目内容标签的相关性进行用户间关联度分析,很好地解决了系统中的稀疏矩阵问题。最后通过实验验证了该推荐算法的有效性和优越性。     

基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法。为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户 标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型。以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的用户兴趣模型具有较好的性能。     

基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。     

校园社交网络中社会化标签系统的研究与实现

为使校园社交网络能够准确、灵活、高效地处理大量各种类型的标签信息,研究并实现了基于校园社交网络的社会化标签系统。提出了使用五元组表示的、包含资源标签和实体标签的标签标注模型,完成了基于校园社交网络的社会化标签系统的总体设计、功能设计和数据库设计,设计了由标注对象所有者、标签标注者、校园社交网络中的关系网络与隐私设置以及标签的使用方式决定的标签标注权限与使用权限,建立了针对不同标记对象的特点使用不同标签推荐算法的标签推荐策略,最后讨论了以标签云为主的标签展示方式。