基于加权派系的个性化信息推荐研究

作     者：熊回香 李跃艳 XIONG Hui-xiang;LI Yue-yan

作者机构：华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2018年第36卷第1期

页      面：67-74页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 

基　　金：国家社会科学基金项目(12BTQ038) 

主　　题：“小众”凝聚组群 加权派系 协同过滤 个性化信息推荐 

摘      要：【目的/意义】面对网络时代数据的海量性和无序性,为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高知识的共享速度,对新知识的发现具有深远意义。【方法/过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚合,构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显著的标签,并通过加权派系发现和聚合小众凝聚组群和相似标签集,进而为用户推荐优质资源,使其真正契合用户的个性化需求偏好。【结果/结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐,消除单独聚类带来的粗糙数据集,并通过抓取豆瓣上的数据进行实证分析。