社会标签推荐研究：内容特征与无监督关键词提取

"这篇博士学位论文深入探讨了社会标签推荐的理论与实践，主要关注基于内容的标签推荐方法，以及与之相关的四个关键问题：特征粒度选择、标签歧义与噪声处理、标签层次关系的构建和新标签的推荐。论文提出了词特征驱动的方法和Tag-LDA模型，以确定最有效的标签描述特征粒度。此外，还介绍了一个新的社会标签模型，用于处理标签的歧义和噪声，以及一种无监督的关键词提取策略，该策略结合局部和全局词汇关系，用于推荐新标签。这些研究成果对于提升社会标签系统的准确性和用户体验具有重要意义。" 在这篇论文中，作者首先探讨了内容特征粒度问题。在基于内容的标签推荐中，文档内容的表示方式至关重要。粒度的选择直接影响推荐的准确性。通过对比词特征（如单个词汇）和隐含主题特征（如LDA主题），作者试图找到最佳的特征描述层次，以平衡信息的丰富性和计算复杂性。 其次，论文针对社会标签系统中普遍存在的标签歧义和噪声问题，提出了一种新的社会标签模型——标签分配模型。这个模型能够对标签的多义性和不一致性进行建模，从而提高推荐标签的精确度。 再者，作者关注到标签之间的层次关系，提出了一种方法来发现这些关系，这有助于用户更好地理解和组织标签体系，进一步提升标签系统的可理解性和实用性。 最后，论文提出了一种结合局部和全局词汇关系的无监督关键词提取方法。这种方法能够挖掘文档中的关键信息，并据此推荐新标签，这对于扩展和更新标签库，适应不断变化的用户需求具有重要作用。 这篇论文对社会标签推荐系统进行了全面而深入的研究，不仅提出了新的模型和方法，还对相关问题进行了实证分析，为社会标签推荐技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。