摘要
建立一个基于用户偏好模型的标签推荐系统,从该系统产生的标签集合中选择出能降低一般性概念描述的模糊性的标签子集,推荐给用户。实验表明,该系统具有较高的可靠性和精准度。
Firstly,proposed a tag recommendation system based on user profile of preference.Then from the recommended tag set,selected some certain tags which could reduce the ambiguity of general concept description,and recommend could them to users finally.The experiments show that the final tags recommendation from the proposed system has better reliability and precision.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第7期2573-2575,2579,共4页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(70871061)
国家"863"计划资助项目(2007AA01Z178)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2010524)
中国博士后基金资助项目(20100471289)
南京邮电大学"青兰"计划资助项目(NY206034
NY207099)
关键词
标签
用户模型
模糊度
个性化推荐
tag
user profile
ambiguity
personalized recommendation
