计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (06): 1667-1670.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01667

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社会化标签系统中个性化的用户建模方法

夏宁霞,苏一丹,覃华,张敏   

  1. 广西大学 计算机与电子信息学院,南宁 530004
  • 收稿日期:2010-12-15 修回日期:2011-01-20 发布日期:2011-06-20 出版日期:2011-06-01
  • 通讯作者: 夏宁霞
  • 作者简介:夏宁霞(1983-),女,江西九江人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘、Web个性化标签推荐;
    苏一丹(1962-),男,湖南岳阳人,教授,博士,主要研究方向:电子商务、Web个性化挖掘、信息安全;
    覃华(1972-),男(壮族),广西南宁人,副教授,主要研究方向:电子商务数据挖掘与最优化;
    张敏(1987-),女,湖北十堰人,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘。

Method for personalized user profiling in social tagging systems

XIA Ningxia,SU Yidan,QIN Hua,ZHANG Min   

  1. School of Computer and Electronic Information, Guangxi University, Nanning Guangxi 530004, China
  • Received:2010-12-15 Revised:2011-01-20 Online:2011-06-20 Published:2011-06-01
  • Contact: XIA Ningxia

摘要: 针对社会化标签系统中现有用户兴趣模型建立的缺陷,即:使用一些零散标签的集合来表示用户兴趣,而忽略标签的联合使用现象。提出一种将共现技术引入自然法的用户建模方法,该方法以自然法为基础,向用户模型中添加适量的标签对,较好地体现了标签之间的联系,又同时考虑了体现用户兴趣的标签自身的权重。在PKDD2009数据集上测试实验结果表明,该模型较之已提出的自然法和共现法,取得了更高的准确率和召回率。

关键词: 社会化标签, 个性化, 用户兴趣模型, 向量空间模型, 标签共现

Abstract: As for the disadvantages of available user interests modeling methods in social tagging systems: always use a set of scattered tags to represent users' interests but ignore the combination use of tags, a new user modeling method was proposed, which introduced co-occurrence techniques into the naive approach. The proposed method added some tag pairs on the basis of naive approach to user model, which reflects tags relationship and considers tags weight. The experimental results on dataset PKDD2009 show that the new model can achieve a higher precision and recall rate, which outperforms the nave method and co-occurrence method.

Key words: social tagging, personalization, users interest model, Vector Space Model (VSM), tag co-occurrence

中图分类号: