考虑标签情绪信息的图书资源个性化推荐方法研究

摘要

[目的/意义]信息资源推荐是解决用户信息过载的主动资源引导和资源发现的方法之一,然而目前基于标签的主流推荐方法并未考虑标注过程中的用户情感因素.[方法/过程]文章提出一种基于复合情绪标签的信息资源推荐方法.在资源标引方面,使用复合标签从标签与资源的共现和标签所处的情绪两个维度对信息资源进行标引.在推荐算法方面,使用“先聚类、后分类”的相似度计算方法来改进原有协同过滤算法中需要大量数据计算的问题.同时依托国内标签网站——“豆瓣网”实现并验证了上述推荐方法.[结果/结论]验证结果表明,本方法在准确度和召回率方面都相较原有的信息资源推荐方法有着更好的表现.本文设计和实现的方法是对基于标签的信息资源推荐的一次积极探索,对于标签标引和推荐算法均具有重要意义.