社会标注系统用户需求偏好获取方法：基于BP神经网络与叙词表

本文主要探讨了社会化标注系统中如何有效地获取用户需求偏好。传统的检索系统由于其设计之初就倾向于提供通用的服务，往往无法充分满足每个用户的个性化需求。然而，社会化标注系统如Delicious、Flickr等允许用户自行添加、管理和共享标签，这使得用户能够主动参与到网络信息资源的组织和获取过程中，从而他们的需求偏好能得到更直接和深入的表达。 论文首先指出，为了理解用户的需求偏好，作者利用专家制定的叙词表作为语义框架。叙词表是一种概念化的词汇表，它为信息的分类和索引提供了基础，通过它可以推断出用户可能感兴趣的信息领域或主题。作者通过将用户在标注过程中使用的标签进行量化处理，将这些标签与叙词表中的概念进行关联度分析。 接着，文章引入了人工神经网络，特别是Back Propagation (BP) 神经网络模型，这是一种广泛应用于机器学习和模式识别的算法。通过训练这个模型，作者能够计算出标签词汇与叙词表之间相应的关联权重，这些权重反映了用户在选择和使用标签时对特定概念的偏好程度。这种方法使得用户的偏好可以从量化的角度进行表示，形成一个在语义空间中的偏好向量，这有助于个性化推荐和信息检索。 作者强调，这种方法不仅有助于改进信息检索的效率，还能提升用户体验，因为它能更好地理解和满足用户的个性化需求。通过这种方式，用户的需求偏好不再是模糊的，而是被具体化为可操作的数据，这对于构建更加智能化的社会化标注系统具有重要意义。 本文的研究成果对于信息检索、个性化推荐系统以及用户行为分析等领域都具有实际应用价值，特别是在大数据时代，对用户需求的理解和满足能力的提升是至关重要的。这篇论文提供了一种新颖且实用的方法，用于理解和刻画社会化标注系统中用户需求的多样性，对于提升互联网服务的个性化水平具有重要的理论支撑。