基于社会化标签系统的个性化信息推荐探讨

摘要：

【摘要】针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
【关键词】社会化标签系统；个性化信息推荐；协同过滤；

引言：

【引言】社会化标注是Web2. 0思想中的一种主要应用,它使用户可以自由地对互联网信息进行标注, 从而反映出用户的兴趣和认知偏好。如果将这些联结信息资源和用户的社会化标签运用到个性化推荐系统中去,既简单易行, 又能够使信息提供者比较准确地了解用户的需求并有针对性地进行信息推荐, 从而大大满足用户的个性化需求。一些论文对此已做了较深入的研究, 并提出了许多相关的推荐算法。

作者：

田莹颖

作者单位：

南京大学信息管理系