融合多源异构网络信息的标签推荐方法

标签通常被广泛地应用于标注各种在线资源,例如文章、图像、电影等,其主要目的是便于用户理解以及高效地管理和检索海量网络资源。因为人工对这些海量资源进行标注十分繁琐且耗时,所以自动化标签推荐技术被广泛关注。目前大部分标签推荐方法主要通过挖掘资源的内容信息进行推荐。然而,现实世界中很多数据信息并非独立存在,如文献数据通过相互引用关系而形成复杂的网络结构。研究表明,资源的拓扑结构信息和文本内容信息可分别从2个不同角度对同一资源的语义特征进行概括,并且从2个方面观察到的信息可以互为补充和解释。基于此,提出一种同时对资源内容信息和资源网络拓扑结构信息进行统一建模的概率主题模型和标签推荐方法。该方法通过结合标签和资源内容之间的标注关系以及资源之间的链接关系等多源异构信息,去挖掘资源潜在的语义信息为新的资源推荐若干功能语义相近的标签。     

基于用户类别兴趣偏好的个性化排序方法

信息检索中,个性化排序在传统的基于内容匹配的排序算法基础上,结合用户兴趣特征,返回更符合用户需求的检索结果.由于用户数据存在稀疏性和兴趣爱好不均衡等问题,用户兴趣偏好模型构建通常不是很精确,检索效果也不佳.本文在前人研究的基础上,提出了一种基于用户类别偏好的个性化排序方法.该方法首先借助词向量技术计算查询词和文档标签集之间的语义相似程度,其次,考虑到用户对不同兴趣的偏好程度不一,通过构建用户兴趣偏好模型,计算出用户对不同兴趣类别的偏好程度,对待查询文档进行个性化处理,以达到个性化排序的目的.在真实数据集上的实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法可以有效地改善用户的个性化检索效果.