TBKM：一种基于标签共现网络的用户聚合算法

"这篇论文研究了基于标签共现网络的用户聚合算法，称为TBKM算法。在社会化标签系统中，用户使用自定义标签对网络资源进行标注，这些标签揭示了用户的兴趣偏好。TBKM算法从标签共现网络的角度出发，通过分析标签之间的关联性来聚合用户，以改善用户聚类效果。论文通过对比TBKM算法与传统的K-means算法，展示了TBKM在簇间距离和簇内半径指标上的优势，并在Delicious网站的真实数据上进行了实证研究。" 正文： 社会标签系统是Web2.0时代的重要产物，它使得用户能够自由地为网络资源如网页、图片、博客和视频等添加个性化的标签，这些标签不仅表达了用户的需求和兴趣，也为个性化服务提供了数据基础。在图书馆、信息服务、教育等多个领域，社会标签已得到广泛应用，尤其对于提高推荐系统的精准度和交互性具有重要意义。 论文中提到的标签共现网络技术，是一种不依赖于网络资源本身特性而仅通过分析用户标签的方式来衡量资源之间的相似度和用户之间的相似度的方法。由于这种方法不考虑资源的内部特征，因此特别适用于图像、音频等难以提取特征的非文档资源。TBKM算法正是在此背景下提出的，该算法创新性地利用标签共现网络来聚合用户，形成具有相似兴趣的群体。 TBKM算法首先定义了相关概念，然后详细设计了算法步骤。通过构建标签共现网络，算法能捕捉到标签之间的频繁共现模式，从而推断出用户之间的潜在关联。与传统的K-means算法相比，TBKM算法在聚类效果上有显著提升，表现为更好的簇间距离和簇内半径分布，这意味着用户群体划分更加准确，反映出用户兴趣的差异性更强。 在实证研究部分，论文选取了大型书签网站Delicious的实际数据，验证了TBKM算法的有效性。实验结果表明，TBKM算法在处理大规模、多维度数据时，能更好地识别和聚类具有相似兴趣的用户，为个性化推荐系统提供了更精确的用户画像。 这篇论文深入探讨了基于标签共现网络的用户聚合算法，提出的新方法TBKM在用户聚类和兴趣挖掘方面有显著优势，为社会标签系统的优化和推荐系统的性能提升提供了新的思路。这项研究对于未来社交媒体、信息检索和个性化推荐等领域的发展具有重要的理论指导意义。