基于标签网络聚类的个性化资源推荐模型研究

摘要：

将社会化标签之间的关系抽象为一种复杂网络。将复杂网络中用于发现社区的连边社团检测算法应用于社会化标签的聚类分析中，利用其能够发现重叠簇的特性，以解决标签的语义模糊性，同时有效缓解了数据稀疏性问题。最后，以形成的标签簇为中介，通过计算用户对标签簇的兴趣度和资源与标签簇的相关度实现个性化资源推荐。实验结果表明了所提模型的优越性。

关键词：标签聚类、复杂网络、连边社团检测、个性化推荐、语义模糊、数据稀疏

分类号：G354(情报学、情报工作)

资助基金：国家自然科学基金项目“基于复杂网络的中文文本语义相似度研究”的成果之一71373200。

在线出版日期：2014-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：179-183,189