【摘 要】
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随着数据的海量增长,为了快速筛选有用数据,许多应用系统引入了标签分类。标签在实际中得到广泛的应用,用户可以用标签标注或者搜索自己感兴趣的资源。但是,系统为用户推荐标
【基金项目】
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国家自然科学基金(61003237)
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随着数据的海量增长,为了快速筛选有用数据,许多应用系统引入了标签分类。标签在实际中得到广泛的应用,用户可以用标签标注或者搜索自己感兴趣的资源。但是,系统为用户推荐标签时常常遇到标签数据稀疏问题,无法准确捕捉用户的偏好和精准的推荐标签。为了解决这个问题,提出了一种基于关联规则的标签推荐方法。首先,为了收集用户使用过的标签数据,构建了一个重叠的滑动时间窗口模型,在这种模型上进行数据收集可以缓解数据稀疏问题;然后,分析这些标签数据,得到频繁共现的标签集集合;最后,在上述得到的频繁共现标签集集合上挖掘出标签与标签
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