【摘 要】
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标签推荐系统的推荐结果质量不高,会影响和误导用户对资源的查找与定位,甚至引发信息迷航的现象。为了提高推荐结果的准确度和覆盖度,提出的多阈连续条件随机场模型,不仅保持了条件随机场无须对数据作独立性假设且能避免标注偏执问题的优势,同时还使用标签间共现率、语义相似度和用户相似度三重阈提取特征,一并挖掘出显性和隐性标签,充分结合用户差异性,通过最大似然估计法迭代计算模型参数,建立模型来推荐标签。在BibS
【基金项目】
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基金项目：国家教育部人文社会科学研究基金资助项目（11YJAZH080）
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标签推荐系统的推荐结果质量不高,会影响和误导用户对资源的查找与定位,甚至引发信息迷航的现象。为了提高推荐结果的准确度和覆盖度,提出的多阈连续条件随机场模型,不仅保持了条件随机场无须对数据作独立性假设且能避免标注偏执问题的优势,同时还使用标签间共现率、语义相似度和用户相似度三重阈提取特征,一并挖掘出显性和隐性标签,充分结合用户差异性,通过最大似然估计法迭代计算模型参数,建立模型来推荐标签。在BibSonomy数据集上测试表明该方法可行,实验效果与基于连续条件随机场模型、最大熵模型方法对比显示了本模型推
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为满足用户对非结构化数据检索的需求,分析用户对数据的操作行为,提出一种新型的数据热度敏感的非结构化数据检索排名算法HotRank。通过对数据操作情况(任务、访问次数、编辑时长等)进行日志记录,形成非结构化数据检索数据集。在此基础上,定义数据的任务相似度和数据热度计算方法实现该算法。结合实例仿真,对算法进行评估,并将仿真结果与其他算法进行比较,证明了该排名算法的准确率优于其他算法。
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