基于标签组合效应的协同推荐算法在协同标签系统中的应用

"协同标签系统中基于标签组合效应的推荐算法 (2013年)"，这篇论文关注的是协同标签系统中的推荐算法优化问题。现有的推荐算法通常将用户视为标签向量，简单地考虑单个标签的匹配度，而忽视了多标签组合对用户兴趣的影响。为此，论文提出了一种名为TGER（Tag Combination Effect based Recommendation）的新算法。 TGER算法的核心思想是考虑标签的组合效应，即多个标签一起对用户兴趣产生的综合影响。它首先通过用户对资源的评分来筛选出对用户兴趣至关重要的标签组合，然后采用高维标签组合优先匹配的策略来计算用户与资源的相关性。这种方法旨在更准确地反映用户的实际兴趣，从而提升推荐的精度和质量。 论文的实验部分在MovieLens数据集上进行了测试，结果显示TGER算法在推荐质量上相比传统方法有显著的提升。这表明，考虑标签组合效应对于改善协同标签系统中的推荐效果具有重要意义。 该研究的意义在于，它不仅改进了现有的推荐算法，而且为协同过滤在处理用户多维度兴趣表达时提供了一种新的视角。这对于提升电子商务和社交网络平台的个性化服务质量和用户体验具有实际应用价值。此外，论文还提到了相关的研究背景，例如推荐系统在互联网中的广泛应用，以及协同标签系统如何帮助资源管理和信息检索。 论文作者来自华南理工大学软件学院，研究领域包括数据挖掘和信息检索。通过这项工作，他们探讨了如何更有效地利用用户的行为数据，尤其是用户的标签行为，来提升推荐系统的性能。这篇论文的发表也得到了多项科研基金的支持，体现了该研究的学术价值和实践意义。 关键词包括协同标签系统、标签组合效应、用户建模和推荐算法，这些都是本文深入研究的关键概念。通过这些关键词，我们可以了解到该研究的焦点在于探索协同标签系统中的新型用户建模方法，特别是如何利用标签的组合信息来提升推荐的准确性。同时，论文的中图分类号和doi信息提供了文献检索的途径，方便后续研究者查找和引用。