搜索到456篇“ 社会标签“的相关文章
- 图像学视角下博物馆历史文物社会标签的开发利用研究
- 在Web2.0背景下,社会标签作为一种参与式构建方式方兴未艾。博物馆以藏品图像为主的线上文化资源能够成为优良的社会标签设置对象,得到面向公众的充分开发,使观众参与文化阐释,增强文化表达,为观众参与博物馆藏品开发、为博物馆...
- 曾晴娜
- 关键词：历史文物社会标签博物馆
- 基于社会标签的视频推荐系统的研究被引量：1
- 2021年
- 近几年,网络的迅猛发展,使得网络信息数据得到了极大的积累,其中视频信息作为人们获取信息最直接的方式,也成为了各大视频网站主要的传播形式,与此同时,根据人们有给视频添加标签的习惯,从而出现了基于社会标签的视频推荐系统,该系统普遍效率较高,却会因标签的不精确等缺陷而导致推荐错误。因此本文对该系统进行研究,并提出使用加权型的混合推荐系统来解决问题,并且可以互补系统的不足。在未来,本文将对于如何推荐高质量视频进行研究,进一步提升其效率。
- 刘天成
- 关键词：社会标签推荐系统
- 融入社会标签情感强度和时序特征的矩阵分解推荐模型
- 随着社交网络和多媒体内容共享网站的普及,信息过载和数据膨胀很大程度地制约了用户体验的发展。协同过滤推荐系统通过分析用户的历史行为数据实现个性化推荐但是传统协同过滤算法过分依赖用户历史评分数据,冷启动和数据稀疏性问题突出。...
- 邵智伟
- 关键词：社会标签矩阵分解情感分析
- 融合评分和社会标签的卷积神经网络推荐模型研究被引量：1
- 2021年
- 基于线性模型的矩阵分解推荐算法对信息的特征提取单一,当用户和物品含有大量隐含信息时,无法满足用户需求的个性化推荐。针对此问题,提出一种评分和社会标签融合的卷积神经网络推荐算法,该算法能够根据上下文信息,利用非线性模型提取隐含高阶信息,处理复杂且稀疏的数据。首先,设计由两路由多层感知器和卷积神经网络组成的深层网络结构,分别实现利用社会标签信息和用户评分信息建模用户兴趣和项目信息的潜在特征向量;然后,构建对多层神经网络学习后的结果进行融合的输出层,得出预测结果;最后,运用真实数据集进行实验验证。结果表明,该算法与当前主流的推荐模型相比,能更好地利用社会标签信息进行精准推荐。
- 郑东霞
- 关键词：评分社会标签卷积神经网络
- 一种基于随机游走和条件随机场的社会标签推荐方法
- 本发明提出了一种基于随机游走和条件随机场的社会标签推荐方法，标签推荐数据经过数据抽取，抽取出用户标签、资源标签数据；利用基于随机游走的多标签分类算法预测资源可能被标记的标签概率，该过程有效利用资源本身具有的特征，降低了因...
- 薛安荣夏欢欢曹静
- 一种融合社会标签的联合概率矩阵分解推荐方法
- 2020年
- 社交网络发展迅猛,社会网络环境下的信息量骤增,如何在大数据下向用户推荐感兴趣的项目是当前研究的热点问题之一。目前的推荐系统在用户反馈数据稀疏的情况下和向新用户推荐中存在推荐不准确的问题,为了提高推荐质量,提出了一种融合社会标签的联合概率矩阵分解推荐模型TaSoRec,该模型运用社交网络的用户、项目、标签三者信息进行推荐,通过对训练模型参数优化,从而提升推荐效果。
- 郑绍振郑东霞
- 关键词：社会标签社交网络
- 基于社会标签系统的个性化推荐方法研究
- 推荐系统是现代信息系统的重要组成部分，一直是机器学习、信息检索等领域的研究热点。随着Web2.0技术的发展，社会标签系统因其具有共享性、描述性和互动性等特点而得到广泛应用。与传统系统的推荐应用相比，社会标签系统中既可以使...
- 曹玉琳
- 关键词：个性化推荐
- 高校家庭经济困难学生“去标签化”策略研究——基于社会标签理论的视角被引量：2
- 2019年
- 社会标签理论认为,弱势群体的“问题”不是他们自身固有的,而是权威者给他们贴标签的结果。高校的家庭经济困难学生,一旦被贴上“贫困生”的标签,就有可能内化标签所包含的行为规范,在心理和行为上表现出一致的“贫困生”特征。高校需要寻找恰当的教育和资助方式,弱化消极标签,强化积极标签,改善经济困难学生个体所处的社会关系。
- 陈巍
- 关键词：社会标签理论家庭经济困难学生标签
- 一种基于随机游走和条件随机场的社会标签推荐方法
- 本发明提出了一种基于随机游走和条件随机场的社会标签推荐方法，标签推荐数据经过数据抽取，抽取出用户标签、资源标签数据；利用基于随机游走的多标签分类算法预测资源可能被标记的标签概率，该过程有效利用资源本身具有的特征，降低了因...
- 薛安荣夏欢欢曹静
- 融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法被引量：5
- 2018年
- 针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。
- 胡云张舒李慧施珺施珺
- 关键词：社会网络信任度矩阵分解标签
相关作者
- 王国霞
- 作品数：34被引量：527H指数：9
- 供职机构：北京科技大学自动化学院
- 研究主题：云计算 实验教学 社会标签 个性化 个性化推荐
- 吴丹
- 作品数：230被引量：1,770H指数：22
- 供职机构：武汉大学信息管理学院
- 研究主题：跨语言信息检索 信息检索 用户 搜索 图书馆
- 郑东霞
- 作品数：18被引量：95H指数：5
- 供职机构：大连东软信息学院
- 研究主题：软件测试 社会标签 应用型高校 工程教育 CDIO
- 翟爽
- 作品数：9被引量：57H指数：5
- 供职机构：中国科学院文献情报中心
- 研究主题：社会标签 开放课件 NSTL 订购 电子资源
- 宋文
- 作品数：57被引量：327H指数：11
- 供职机构：中国科学院文献情报中心
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