基于詞向量的標(biāo)簽語義推薦算法研究.pdf

1、在Web2.0的環(huán)境下，鼓勵用戶創(chuàng)造內(nèi)容是主基調(diào)。社會化標(biāo)簽作為一種使用靈活、對用戶友好、無約束的分類方式，在業(yè)界得到了廣泛的應(yīng)用。社會標(biāo)簽具備組織、分享、檢索和發(fā)現(xiàn)新資源、新用戶等良好特性。但同樣也存在標(biāo)簽分布稀疏、標(biāo)簽使用率低、用戶標(biāo)注隨意以致出現(xiàn)噪聲標(biāo)簽甚至惡意標(biāo)簽等情況。為趨利避害，標(biāo)簽推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，得到學(xué)界的廣泛關(guān)注，也成為推薦系統(tǒng)的熱門研究方向。
　　本文圍繞社會標(biāo)簽系統(tǒng)的標(biāo)簽推薦技術(shù)展開。具體工作如下:
　

2、　第一、本文首先對推薦系統(tǒng)的組成以及推薦原理進(jìn)行介紹，并對目前標(biāo)簽推薦技術(shù)的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，對算法分類整理并總結(jié)優(yōu)缺點(diǎn)，為后續(xù)在標(biāo)簽推薦技術(shù)領(lǐng)域的研究提供一定的參考。本文發(fā)現(xiàn)目前大多數(shù)的標(biāo)簽推薦技術(shù)缺乏對標(biāo)簽語義的研究，而且現(xiàn)有的標(biāo)簽語義研究適用范圍有限。因此提出基于詞向量的標(biāo)簽語義推薦算法，以開發(fā)出兼具內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾優(yōu)越性的標(biāo)簽推薦技術(shù)。
　　第二、本文采用了Skip-gram算法計(jì)算標(biāo)簽相似度。與目前主流的Wu&Palmer

3、概念相似度算法相比，具備三個優(yōu)點(diǎn):一是適用范圍更廣，Wu&Palmer概念相似度算法僅局限于英文;二是詞語對象完備，Wu&Palmer概念相似度算法是建立在WordNet語義層次結(jié)構(gòu)上，然而WordNet語義字典只收錄155287個詞語，無法對超出字典的詞語進(jìn)行處理;三是能計(jì)算短語的相似度。WordNet字典無法解析短語，如“l(fā)ess than300ratings”，標(biāo)簽系統(tǒng)中類似的短語標(biāo)簽是很常見的?？偠灾?，Skip-gram算法在