【摘 要】
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随着Web2.0的发展,UGC标签系统受到越来越多的关注,标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。现有的标签推荐算法没有考虑用户的连续行为所产生的影响,而传统的基于马
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602323),辽宁省博士启动基金项目(201601209),住建部科学技术项目(2017-K8-038)资助
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随着Web2.0的发展,UGC标签系统受到越来越多的关注,标签既能反映用户的兴趣又能描述物品的本身特征。现有的标签推荐算法没有考虑用户的连续行为所产生的影响,而传统的基于马尔可夫链(Markov Chain)的推荐算法虽然侧重于研究用户的连续行为来产生推荐,但它是直接作用于用户与物品的二维关系,并不适用于基于UGC的标签推荐。因此,通过结合马尔可夫链和协同过滤的思想,提出了一种基于标签的个性化推荐算法。该算法将〈用户-标签-物品〉的三维关系拆分为〈用户-标签〉和〈标签-物品〉两个二维关系。首先通过马尔可夫
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