检索结果-内蒙古大学图书馆

复杂系统与复杂性科学 2014年第2期11卷 5-16页

作者：吴振宇胡军李德毅北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室北京100191

为全面了解社会标注行为,帮助用户多样化、个性化地使用资源,首先归纳总结标签增长、标签使用与重用以及标签网络等方面的幂律特性。然后,分析幂律特性的形成原因,并使用拓扑势方法进行描述。最后,讨论幂律特性在标签可视化、自动标注... 详细信息

为全面了解社会标注行为,帮助用户多样化、个性化地使用资源,首先归纳总结标签增长、标签使用与重用以及标签网络等方面的幂律特性。然后,分析幂律特性的形成原因,并使用拓扑势方法进行描述。最后,讨论幂律特性在标签可视化、自动标注、推荐系统和兴趣挖掘等方面的应用,并提出个性化推荐模型。幂律特性分析可以提高信息的个性化、完善社会标注系统的设计。

关键词：社会标注系统幂律分布拓扑势

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社会标注系统质量对用户标注意愿的影响机理

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图书馆论坛 2019年第6期39卷 71-79页

作者：庄倩韩正彪南京农业大学信息科学技术学院

文章以信息系统成功模型为框架,提出社会标注系统用户标注意愿的影响机理概念模型,并通过问卷调查法收集数据,采用多元回归法和路径分析法分析数据。研究表明:(1 )社会标注系统的信息质量、系统质量、移情性和安全性对用户满意度和用户... 详细信息

文章以信息系统成功模型为框架,提出社会标注系统用户标注意愿的影响机理概念模型,并通过问卷调查法收集数据,采用多元回归法和路径分析法分析数据。研究表明:(1 )社会标注系统的信息质量、系统质量、移情性和安全性对用户满意度和用户标注意愿均有正向的显著影响;系统的响应性对二者都不存在预期的正向影响;系统的可靠性直接正向影响用户满意度,但不直接影响用户标注意愿。(2 )社会标注系统的用户满意度对用户标注意愿有正向的显著影响,且在社会标注系统的信息质量、系统质量、移情性、可靠性和安全性与用户标注意愿之间存在中介效应。

关键词：社会标注系统用户满意度标注意愿

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社会标注系统中标签推荐方法研究进展

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图书馆杂志 2010年第3期29卷 48-52页

作者：吴思竹中国科学院国家科学图书馆北京100190 中国科学院研究生院北京100049

主要对社会标注系统中的标签推荐方法的研究进行概述,首先对社会标注系统标签推荐的特点进行分析,而后从推荐方法的类型入手对领域的研究文献进行研究。最后,总结本文工作,展望社会标注系统中标签推荐方法的研究发展趋势。

关键词：标签推荐社会标注系统协作过滤

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社会标注系统中标签推荐方法研究

社会标注系统中标签推荐方法研究

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作者：张引东北大学

学位级别：博士

***2.0开放的信息发布方式一方面极大地简化了信息的发布过程,令更多的信息可以更自由的在互联网上传播,另一方面也为如何有效的组织这些信息带来了问题。社会标注系统使用基于纯文本标签的方法分类信息,其简单性与便捷性获得了用户的认... 详细信息

***2.0开放的信息发布方式一方面极大地简化了信息的发布过程,令更多的信息可以更自由的在互联网上传播,另一方面也为如何有效的组织这些信息带来了问题。社会标注系统使用基于纯文本标签的方法分类信息,其简单性与便捷性获得了用户的认可,并成为了***2.0时代最为重要的信息组织方式。然而受到其不受控制的本质的影响,社会标注系统的标注结果普遍存在着分类视角不一致、分类词汇不一致、分类结果不一致、分类结果冗余,分类结果不完备、分类使用不规范等多方面的问题。为了提升社会标注的质量,标签推荐作为一种社会标注辅助方法成为了相关领域研究的热点。标签推荐问题已经获得了广泛而深入的研究。科研人员提出了大量的标签推荐方法,并在很多实际的数据集上取得了良好的效果。然而,当前的标签推荐方法在一些关键的问题上仍旧缺乏深入的研究。首先,这些方法要么不关注标签的语义信息,要么采用基于外部语义源的语义描述方法。受到领域覆盖,概念定义角度,更新频率等方面的限制,外部语义源无法很好的适应大范围的社会标注应用。其次,这些推荐方法比较少关注对社会标注系统数据的有效预处理,无法为推荐算法提供一个有效的数据基础。最后,这些推荐算法在对推荐线索的利用以及用户个性化建模等方面还存在着不足。这些方面的问题限制了标签推荐的质量。针对上述问题,为了实现社会标注系统中高质量的标签推荐,本文进行了社会标注系统标签推荐方法研究。通过利用少见标签的明确语义及标签间的语义互标注,本文构建了标签的语义模型,为标签推荐提供了坚实的语义基础；通过识别并区分分类与主题标签、共识与非共识标签及研究基于关系的标签扩展,本文实现了社会标注数据的预处理,为标签推荐提供了数据基础。在这些工作的基础之上,本文研究融合多种异构对象分析的标签推荐方法,帮助解决社会标注系统数据稀疏、标签推荐线索不足的问题,并进一步研究了用户自主意识的建模方法,实现更加个性化的标签推荐。具体包括： (1)基于语义互标注的社会标注系统标签语义模型。以社会标注系统中具备明确同时具体语义的少见标签所具有的非共识语义信息为基础,利用标签之间的互标注现象作为语义的传播途径,建模了标签的语义信息,给出了问题的数学模型描述及模型的计算方法,并通过实验对算法的具体性能及参数的选取对算法的影响进行了分析,实现了对标签语义信息的有效建模。 (2)社会标注系统标签数据预处理方法。针对标签主题覆盖能力不同的现象,研究了基于标签语义层次划分的分类标签与主题标签识别方法；针对用户对标签使用所形成的共识情况,研究了共识标签与非共识标签识别方法；针对资源标签分布不均匀,大量资源标签数量不足的问题,研究了基于对象关系的资源标签扩展方法。实验对各个方法的应用性能进行了基于经验的评估,验证了方法的可行性,为标签推荐提供了可靠的训练数据基础。 (3)融合异构对象分析的社会标注系统标签推荐方法。针对社会标注系统中对象间关系普遍稀疏,无法为标签推荐算法提供充足线索的现实,研究了融合多种对象分析的社会标注系统标签推荐方法,通过引入其他类型的,具备稠密关系的对象补充了标签推荐的线索,给出了具体的概率系统模型描述、参数估计方法、模型推理方法以及模型的增量更新方法。实验对模型的性能进行了分析,并证明了相比其他方法,该方法可以有效的利用更多推荐线索,实现更高质量的标签推荐。 (4)面向用户自主意识的社会标注系统标签推荐方法。针对当前标签推荐方法对用户对资源及标签的使用偏好建模不足的现状,研究基于用户自主意识的标签个性化推荐方法,通过明确的建模用户对资源的兴趣及用户对不同标签的使用习惯,实现了高质量的个性化标签推荐。实验表明该方法可以提供比其他评估方法更加个性化的推荐结果。

关键词： Web2.0 社会标注系统标签推荐方法标签语义建模异构对象建模

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社会标注系统中面向异构对象的推荐方法研究

社会标注系统中面向异构对象的推荐方法研究

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作者：黄南东北大学

学位级别：硕士

社会标注系统中存在三种类型的推荐任务：标签推荐、资源推荐和用户推荐,这些推荐任务在帮助用户标注资源、获取信息及提升参与度方面具有着重要的意义。然而社会标注系统自由的使用方式导致的分类视角不一致、标注质量参差不齐及数据... 详细信息

社会标注系统中存在三种类型的推荐任务：标签推荐、资源推荐和用户推荐,这些推荐任务在帮助用户标注资源、获取信息及提升参与度方面具有着重要的意义。然而社会标注系统自由的使用方式导致的分类视角不一致、标注质量参差不齐及数据本身具有的过稀疏问题导致现有的社会标注系统推荐方法无法有效的给出推荐。因此,如何针对上述问题研究有效的适用于社会标注系统中异构对象的推荐方法成为了社会标注系统应用研究中的一个热点问题。本文研究社会标注系统中面向异构对象的推荐方法。针对社会标注系统自由的使用方式导致的分类视角不一致问题、标注质量参差不齐的问题,本文研究社会标注系统的数据预处理方法,通过识别分类与主题标签,及共识与非共识标签,对社会标注数据进行预处理,提升数据的质量。针对社会标注系统数据的过稀疏问题,本文研究融合关系与内容的社会标注系统异构对象统一推荐方法,及对应的个性化社会标注系统推荐方法,通过在异构对象分析中融入对资源内容的分析来提升数据密度,提升推荐质量。具体的,针对标签分类视角不一致的问题,本文以标签的语义实例为基础,通过分析并筛选标签间关系来构建标签层次体系,进而实现对分类标签和主题标签的区分。针对标注质量参差不齐的问题,本文使用关键词建模标签的语义,并应用基于KeyGraph的机会发现方法区分共识与非共识标签。针对社会标注数据的过稀疏问题,本文考虑通过引入其他类型的、具备稠密关系的对象补充推荐线索,改进推荐的质量。以LDA主题模型为基础,本文构建社会标注系统中标签、用户、资源及资源内容的概率生成模型,以条件概率描述社会标注系统中异构对象的关联,并通过研究模型的参数估计和模型推理方法实现对异构对象的统一推荐。在此基础之上,本文进一步研究个性化的社会标注系统推荐方法,通过扩展社会标注系统概率生成模型,建模用户对不同资源及标签的使用习惯,实现高质量的个性化推荐。

关键词： Web 2.0 社会标注系统推荐系统异构对象建模

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面向社会标注系统的信息服务关键技术研究

面向社会标注系统的信息服务关键技术研究

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作者：郑楠中国科学院研究生院

学位级别：博士

随着互联网进入Web2.0时代,以Flickr、CiteULike等为代表的社会标注系统己逐渐成为新兴的知识共享平台。用户可以使用任意标签对自身创建或他人创建的网络资源(如图片、文献等)进行标注,还可以通过参加群组来与有类似兴趣的用户更好地... 详细信息

随着互联网进入Web2.0时代,以Flickr、CiteULike等为代表的社会标注系统己逐渐成为新兴的知识共享平台。用户可以使用任意标签对自身创建或他人创建的网络资源(如图片、文献等)进行标注,还可以通过参加群组来与有类似兴趣的用户更好地分享相关资源。标签一方面代表了用户对资源的理解,反映了资源的内容;另一方面,多个用户标签的集合,也形成了对群组的高层语义描述。因此,标签成为联系用户与资源、用户与群组、资源与群组的桥梁。利用几类实体之间的关联关系,研究用户行为模式、资源组织方式,从而改善信息服务质量,成为相关研究面临的主要挑战。\n 社会标注系统对群组的支持增强了标注的社会化特性,然而,群组数量的迅速增长,却为用户参与其中带来困难,利用标签的桥梁作用,挖掘用户与群组之间的潜在关联,为用户推荐其感兴趣的潜在群组,能够加强用户间的信息交流,提高资源的利用率;标签和群组等信息为资源提供了多角度的描述,同时,语义相关的标签和内容相似的群组从不同的方面增强了用户对资源的认知,综合考虑这些信息,为新上传的资源同时提供标签和群组推荐,有利于其他用户对资源的发现,促进知识的共享和传播;目前,群组主要提供按照资源分享时间排序浏览资源的方式,这种浏览方式导致大量高质量的资源随着时间的流逝而被淹没,群组将标注聚合到一起,由此产生的标签共现关系为信息的组织和发现提供了基础,利用群组中大量用户对资源的标签挖掘资源的主题,并根据用户对资源的反馈信息排序主题内资源,提供面向主题的群组内资源浏览,能够帮助用户快速定位感兴趣主题高质量的资源;用户为资源添加标签的时间体现了用户在该时间点的兴趣,然而,用户的兴趣会随着时间的推移而发生变化,考虑用户的兴趣漂移,可以为用户提供符合其当前兴趣喜好的信息服务。本文的工作以图片标注系统Flickr和文献标注系统CiteULike为研究对象,针对上述几个问题,研究的主要内容如下:\n 1、提出了一种基于张量分解的群组推荐方法,用于集成以标签为桥梁的多维实体。该方法采用张量表征“用户-标签-群组”三者之间的交互关系,利用非负张量分解算法挖掘三类实体的共同主题空间,基于用户和群组在共同主题空间上的投影,计算它们的潜在关联,实现为用户推荐群组的服务。我们通过多组实验,对比当前流行的推荐方法,验证了模型的有效性,并深入分析了标签在群组推荐过程中的作用。\n 2、提出了一种基于实体问和实体内关联的标签和群组推荐方法,该方法通过抽取对资源进行标注的用户、描述资源内容的标签和资源所加入的群组之间的实体间关联,分析用户的好友、语义相关的标签、内容相似的群组的实体内关联,采用互增强学习挖掘各类实体与资源之间的潜在关联,实现为资源同时推荐标签和群组的功能,提高了用户参与标注的效率,有利于资源的发现和传播。\n 3、提出了一种两阶段面向主题的群组内资源浏览方法,方便用户定位和发现感兴趣主题高质量的资源。该方法第一阶段通过对标签共现关系的分析,使用标签作为描述资源的特征向量,构建“资源-标签”的矩阵空间表示,然后基于非负矩阵分解算法挖掘资源的主题。第二阶段针对每个主题,综合考虑资源的浏览次数、好评次数和分享时间建立主题内资源的影响力计算模型,实现对同主题资源的排序。\n 4、提出了一种基于用户兴趣漂移的资源推荐模型,为用户提供符合其当前兴趣喜好的资源。由于用户当前的标注比先前的标注对预测未来的兴趣更具影响力,我们使用指数衰减函数模拟用户标注兴趣的变化,并基于该函数生成用户对资源的评分数据,与传统二值评分相比,该评分数据能更准确的表达用户当前对资源的喜好程度。然后,利用生成的评分数据基于协同过滤的思想实现资源推荐。最后,我们构建了一个原型系统,通过该系统用户不仅可以看到自己或他人的历史标注行为以及标注随时间的变化情况,也可以通过可视化界面了解与自己当前兴趣相投的用户,并得到基于当前兴趣的实时推荐结果。

关键词：社会标注系统个性化推荐主题浏览人机交互

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基于图结构的社会标注系统个性化推荐研究

基于图结构的社会标注系统个性化推荐研究

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作者：史云飞大连理工大学

学位级别：硕士

随着Web2.0的兴起,社会标注系统越来越被人们熟知并加以利用。在社会标注系统中,用户通过网站收藏自己感兴趣的资源,同时对资源进行个性化的标注以方便对其进行管理。由于社会标注系统中包含海量信息,如何找到与自己兴趣相似的其他用户... 详细信息

随着Web2.0的兴起,社会标注系统越来越被人们熟知并加以利用。在社会标注系统中,用户通过网站收藏自己感兴趣的资源,同时对资源进行个性化的标注以方便对其进行管理。由于社会标注系统中包含海量信息,如何找到与自己兴趣相似的其他用户,感兴趣的资源,以及运用合适的标签管理这些资源是每个用户面临的难题。因此,关于社会标注系统中的个性化推荐研究十分必要。有效的推荐既能提高网站的个性化服务水平,又有利于帮助用户获取其感兴趣的信息。针对标签推荐技术的资源冷启动问题,以及标签推荐准确率较低的问题,本文提出了基于资源内容的标签推荐方法,旨在为系统中新进入的资源推荐相关标签。首先利用资源中包含的语义信息为目标资源匹配相似资源；然后将目标资源的特征项以及与其相似资源的标签作为候选标签集,同时计算候选标签对目标资源以及相似资源的隶属度；最后根据候选标签权值的大小依次给目标资源推荐标签。该方法有效地避免了资源冷启动问题,扩大了标签的提取范围,而且能够为社会标注系统引入新标签。公共数据集的实验考察了不同的标签提取策略对社会标注系统推荐准确率、召回率以及新奇度的影响,实验结果验证了本文方法的有效性。针对社会标注系统中用户、资源和标签之间的三元关系,以及协同过滤技术中的数据稀疏性问题,本文提出了基于三部图的用户兴趣扩散模型,旨为目标用户推荐与其有相似兴趣的其他用户以及其感兴趣的其他资源。通过多次的扩散机制,使目标用户对信息的兴趣依三部图结构扩散至其他的用户、标签和资源上,然后分别以用户兴趣度和资源兴趣度排序为依据,在其他用户和目标用户未曾收藏的资源中产生推荐。利用公共数据集进行的实验表明,本文提出的用户推荐方法其相似度和网络密度优于对比推荐方法,资源推荐方法的准确率和召回率优于基于二部图用户兴趣扩散以及基于协同过滤推荐技术的资源推荐结果。本文研究的社会标注系统中的个性化标签推荐、资源推荐与用户推荐研究不仅在一定程度上解决了标签推荐中的资源冷启动问题,协同过滤技术中的数据稀疏性问题,而且能够帮助网站提供符合用户需求的个性化服务,提高用户对网站服务的满意度和忠诚度。

关键词：社会标注系统标签推荐资源推荐用户推荐图结构

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基于实证分析的医药卫生信息资源社会标注系统研究

基于实证分析的医药卫生信息资源社会标注系统研究

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中华医学会第第二十次全国医学信息学术会议

作者：邰杨芳李芳芳贺培风山西医科大学图书馆/信息管理系 030001

社会标注作为一种新兴的网络资源标注方法,允许网络用户自由地对感兴趣的资源(包括自身或他人创建的资源)进行无约束的标注,以供标注者自身或者他人检索信息资源.本文通过对医药卫生领域的社会化标注系统的分析，一方面通过实证揭示社... 详细信息

社会标注作为一种新兴的网络资源标注方法,允许网络用户自由地对感兴趣的资源(包括自身或他人创建的资源)进行无约束的标注,以供标注者自身或者他人检索信息资源.本文通过对医药卫生领域的社会化标注系统的分析，一方面通过实证揭示社会标注在医药卫生领域的网络信息资源组织与共享中的应用情况和使用方法，另一方面总结当前医药卫生社会化标注系统能够实现的基于社会标注的功能，由此分析得出社会化标注在医药卫生信息资源组织与管理中发挥的重要作用，以期望更多的用户了解和参与使用这种信息资源的组织与管理方法，使这种网络信息组织方法向更好的方向发展，实现对信息资源的有效管理和充分共享与利用。

关键词：医药卫生信息资源社会标注系统数据利用

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基于社会标签系统的推荐技术研究

基于社会标签系统的推荐技术研究

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作者：葛艳艳大连理工大学

学位级别：硕士

在信息严重过载的Web2.0网络应用中,社会标签系统因为具有门槛低、操作灵活、易用等特点而变的越来越流行。在社会标签系统中,用户可以使用标签对资源进行标注,其中标签可以是用户自由选择的满足自己爱好的任意关键字。社会标签能帮助... 详细信息

在信息严重过载的Web2.0网络应用中,社会标签系统因为具有门槛低、操作灵活、易用等特点而变的越来越流行。在社会标签系统中,用户可以使用标签对资源进行标注,其中标签可以是用户自由选择的满足自己爱好的任意关键字。社会标签能帮助用户更好地组织、分享和发现信息资源,且代表了用户大众的兴趣爱好。当前,如何准确有效地为用户推荐标签,以及利用标签为用户推荐感兴趣的资源已经成为推荐领域中的重要研究方向。本文基于社会标签系统进行研究工作,主要工作有以下两点： 1.提出一种满足用户标签个性化特点的标签推荐方法。在社会标签系统中,由于标签标注的自由性及用户爱好习惯的不同,导致每个用户都会形成具有自己特点的标签集合。本文针对用户标签的个性化问题,提出采用协作过滤及转移矩阵相结合的方法,利用大众智慧为目标用户推荐满足其个性化需求的标签集合。转移矩阵是基于标签共现思想,为资源上的标签集合与每个用户的个性化标签集合建立转移矩阵,在产生推荐标签之前,将资源上的标签分布情况通过转移矩阵映射到目标用户的标签集合。这种方法能够产生的标签集合能够满足目标用户的个性化标签特点,但是由于转移矩阵只考虑了目标用户的兴趣模型,不能为用户推荐新的标签。因此将协同过滤与转移矩阵方法相结合,根据目标用户及其最近邻居的兴趣模型产生最后的推荐标签。不仅满足用户标签的个性化特点,同时还可以为用户发现新的可能感兴趣的新的标签。 2.将LDA模型应用到标签系统中的资源推荐中。社会标签系统中的标签不仅表示资源特征,而且代表用户的兴趣爱好,为信息推荐方法提供了重要的信息量。但是由于社会标签的随意性与开放性,标签系统中存在冗余标签、歧义标签以及垃圾标签的问题。本文针对社会标签的这些问题,引入LDA模型,发现标签系统中的潜在语义主题。从语义层面发现最能满足每个用户兴趣的资源,并基于语义模型确定用户最近邻居,利用协同过滤思想,基于目标用户及其邻居的兴趣模型对目标用户推荐资源。与直接基于标签空间的方法相比,能够消除标签的同义性、一词多义等语义模糊问题。通过Delicious语料集上的实验,证明转移矩阵与协作过滤思想相结合的标签推荐方法及社会标签系统中基于LDA模型的信息推荐都可以产生比较好的推荐结果。

关键词：推荐系统社会标注系统标签推荐协作过滤 LDA模型

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层级标注系统及基于层级标签的分众分类生成算法研究

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系统工程理论与实践 2018年第7期38卷 1862-1869页

作者：罗双玲王涛匡海波大连海事大学综合交通运输协同创新中心及航运经济与管理学院大连116026 大连理工大学管理与经济学部大连116024

社会标注系统作为一种新的信息与知识组织的方式近年来得到了广泛的应用.但现行主流的基于扁平标签的标注系统存在标签规模扩大后有效性显著降低的问题,特别是这类系统环境下生成的分众分类在结构和语义上出现很多问题.对此,本文提出层... 详细信息

社会标注系统作为一种新的信息与知识组织的方式近年来得到了广泛的应用.但现行主流的基于扁平标签的标注系统存在标签规模扩大后有效性显著降低的问题,特别是这类系统环境下生成的分众分类在结构和语义上出现很多问题.对此,本文提出层级标签的思路,以克服扁平标签体系导致的问题.相应地设计一个基于层级标签的分众分类生成方法,解决层级标签带来的语义冲突问题.

关键词：分众分类层级标签社会标注系统知识组织

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