虚拟协作社区中基于标签相似度的协作者推荐算法

"基于标签相似度的协作者推荐研究 (2013年)"是一篇关于虚拟协作社区中的协作者推荐算法的研究论文，主要关注如何利用标签相似度来预测和推荐潜在的项目参与者。 在虚拟协作社区中，交互行为的研究已经相当成熟，但协作行为的研究相对较少。这篇论文旨在弥补这一空白，从项目和协作者的视角出发，深入探讨社区的标签关系。论文提出了一种新的方法，通过分析协作者与项目的关联以及项目标签集合，获取协作者的标签共生信息。这种共生信息反映了协作者在项目中的工作特点和偏好。 论文中，作者提出了一个协作者工作偏好模型，这个模型基于协作者参与的项目及其所带有的标签。通过计算标签之间的相似度，可以理解协作者的工作倾向和他们之间的关系。接着，论文结合协作者的工作偏好和标签相似度，分析协作者之间的关系网络，以及协作者与项目之间的匹配程度，从而预测可能参与新项目的合适协作者。 为了验证提出的推荐算法的有效性，论文使用开源社区www.codeplex.com的实际数据进行了实验，并与其他推荐算法进行了对比。实验结果表明，该算法在协作者推荐方面表现良好，能够有效地应用于实际的协作场景。 关键词涵盖了标签相似度、虚拟协作、协作者推荐和开源社区，强调了论文的核心研究领域。该论文对理解和改进虚拟协作社区中的推荐系统，特别是基于用户兴趣和工作模式的个性化推荐，提供了重要的理论支持和实证依据。 中图分类号和文献标志码分别表示论文的学科分类和质量等级，文章编号则标识了论文在期刊中的唯一位置。这些信息对于学术检索和引用具有重要意义。 这篇2013年的研究论文为虚拟协作社区的推荐系统设计提供了一个创新的视角，即通过标签相似度来挖掘和理解协作者的行为模式，为未来的协作平台优化和个性化推荐提供了有价值的参考。