社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)中標(biāo)簽推薦方法研究.pdf

1、Web2.0開放的信息發(fā)布方式一方面極大地簡(jiǎn)化了信息的發(fā)布過程，令更多的信息可以更自由的在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，另一方面也為如何有效的組織這些信息帶來了問題。社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)使用基于純文本標(biāo)簽的方法分類信息，其簡(jiǎn)單性與便捷性獲得了用戶的認(rèn)可，并成為了Web2.0時(shí)代最為重要的信息組織方式。然而受到其不受控制的本質(zhì)的影響，社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)的標(biāo)注結(jié)果普遍存在著分類視角不一致、分類詞匯不一致、分類結(jié)果不一致、分類結(jié)果冗余，分類結(jié)果不完備、分類使用不規(guī)范等多方

2、面的問題。為了提升社會(huì)標(biāo)注的質(zhì)量，標(biāo)簽推薦作為一種社會(huì)標(biāo)注輔助方法成為了相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。
　　標(biāo)簽推薦問題已經(jīng)獲得了廣泛而深入的研究。科研人員提出了大量的標(biāo)簽推薦方法，并在很多實(shí)際的數(shù)據(jù)集上取得了良好的效果。然而，當(dāng)前的標(biāo)簽推薦方法在一些關(guān)鍵的問題上仍舊缺乏深入的研究。首先，這些方法要么不關(guān)注標(biāo)簽的語義信息，要么采用基于外部語義源的語義描述方法。受到領(lǐng)域覆蓋，概念定義角度，更新頻率等方面的限制，外部語義源無法很好的適應(yīng)大范圍的

3、社會(huì)標(biāo)注應(yīng)用。其次，這些推薦方法比較少關(guān)注對(duì)社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)數(shù)據(jù)的有效預(yù)處理，無法為推薦算法提供一個(gè)有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后，這些推薦算法在對(duì)推薦線索的利用以及用戶個(gè)性化建模等方面還存在著不足。這些方面的問題限制了標(biāo)簽推薦的質(zhì)量。
　　針對(duì)上述問題，為了實(shí)現(xiàn)社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)中高質(zhì)量的標(biāo)簽推薦，本文進(jìn)行了社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽推薦方法研究。通過利用少見標(biāo)簽的明確語義及標(biāo)簽間的語義互標(biāo)注，本文構(gòu)建了標(biāo)簽的語義模型，為標(biāo)簽推薦提供了堅(jiān)實(shí)的語義基礎(chǔ);通過識(shí)

4、別并區(qū)分分類與主題標(biāo)簽、共識(shí)與非共識(shí)標(biāo)簽及研究基于關(guān)系的標(biāo)簽擴(kuò)展，本文實(shí)現(xiàn)了社會(huì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)處理，為標(biāo)簽推薦提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在這些工作的基礎(chǔ)之上，本文研究融合多種異構(gòu)對(duì)象分析的標(biāo)簽推薦方法，幫助解決社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)數(shù)據(jù)稀疏、標(biāo)簽推薦線索不足的問題，并進(jìn)一步研究了用戶自主意識(shí)的建模方法，實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化的標(biāo)簽推薦。具體包括:
　　(1)基于語義互標(biāo)注的社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽語義模型。以社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)中具備明確同時(shí)具體語義的少見標(biāo)簽所具有的非共識(shí)語

5、義信息為基礎(chǔ)，利用標(biāo)簽之間的互標(biāo)注現(xiàn)象作為語義的傳播途徑，建模了標(biāo)簽的語義信息，給出了問題的數(shù)學(xué)模型描述及模型的計(jì)算方法，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的具體性能及參數(shù)的選取對(duì)算法的影響進(jìn)行了分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)標(biāo)簽語義信息的有效建模。
　　(2)社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。針對(duì)標(biāo)簽主題覆蓋能力不同的現(xiàn)象，研究了基于標(biāo)簽語義層次劃分的分類標(biāo)簽與主題標(biāo)簽識(shí)別方法;針對(duì)用戶對(duì)標(biāo)簽使用所形成的共識(shí)情況，研究了共識(shí)標(biāo)簽與非共識(shí)標(biāo)簽識(shí)別方法;針對(duì)資源標(biāo)簽分

6、布不均勻，大量資源標(biāo)簽數(shù)量不足的問題，研究了基于對(duì)象關(guān)系的資源標(biāo)簽擴(kuò)展方法。實(shí)驗(yàn)對(duì)各個(gè)方法的應(yīng)用性能進(jìn)行了基于經(jīng)驗(yàn)的評(píng)估，驗(yàn)證了方法的可行性，為標(biāo)簽推薦提供了可靠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　(3)融合異構(gòu)對(duì)象分析的社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽推薦方法。針對(duì)社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)中對(duì)象間關(guān)系普遍稀疏，無法為標(biāo)簽推薦算法提供充足線索的現(xiàn)實(shí)，研究了融合多種對(duì)象分析的社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽推薦方法，通過引入其他類型的，具備稠密關(guān)系的對(duì)象補(bǔ)充了標(biāo)簽推薦的線索，給出了具體的概

7、率系統(tǒng)模型描述、參數(shù)估計(jì)方法、模型推理方法以及模型的增量更新方法。實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的性能進(jìn)行了分析，并證明了相比其他方法，該方法可以有效的利用更多推薦線索，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的標(biāo)簽推薦。
　　(4)面向用戶自主意識(shí)的社會(huì)標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)簽推薦方法。針對(duì)當(dāng)前標(biāo)簽推薦方法對(duì)用戶對(duì)資源及標(biāo)簽的使用偏好建模不足的現(xiàn)狀，研究基于用戶自主意識(shí)的標(biāo)簽個(gè)性化推薦方法，通過明確的建模用戶對(duì)資源的興趣及用戶對(duì)不同標(biāo)簽的使用習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的個(gè)性化標(biāo)簽推薦。實(shí)驗(yàn)表明該