基于词向量的标签语义推荐算法研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（管理学硕士）基于词向量的标签语义推荐算法研究黄聪二〇一五年四月十八曰分类号：１１８４５：学校代号ＵＤＣ：密级：学号：２１１１２０８０２９广东工业大学硕士学位论文（管理学硕士）基于词向量的标签语义推荐算法研究黄聪指导教师姓名、职称：莫赞教授学科（专业）或领域名称：管理科学与工程学生所属学院：管理学院论文答辩日期二０—五年五月：ｉＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｙｇｙ

2、ｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＭａｎａｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ（ｇ）ＴａｇＳｅｍａｎｔｉｃｓＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＲｅｓｅａｒｃｈＢａｓｅｄＯｎＤｉｒｅｓｅｎｔａｎｓｏｆｏｒｄｓｉｓｔｒｂｕｔｅｄＲｅｐｔｉｏＷＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＨｕａｎＣｏｎｇｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＭｏＺａｎｐＭａ２０１５ｙＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｅｍｅｎｔｇＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕ

3、Ｇｕａｎｄｏｎ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０００６ｇ，ｇｇ，摘要摘要ｅｂ２一．０的环境下、在Ｗ，鼓励用户创造内容是主基调。社会化标签作为种使用灵活、对用户友好、无约束的分类方式，在业界得到了广泛的应用。社会标签具备组织分享、检索和发现新资源、新用户等良好特性。但同样也存在标签分布稀疏、标签使用率低、用户标注随意以致出现噪声标签甚至恶意标签等情况。为趋利避害，标签推荐。技术应运而生，得到学界的广泛关注，也成为推荐系统的热门研究方向本文围绕社会标签系统的标签推荐技术展开。具体工作如下：一、第本文首先对推荐系统的组成

4、以及推荐原理进行介绍，并对目前标签推荐技术的文献进行梳理，对算法分类整理并总结优缺点，为后续在标签推荐技术领域的研究一提供定的参考。本文发现目前大多数的标签推荐技术缺乏对标签语义的研究，而且现有的标签语义研究适用范围有限。因此提出基于词向量的标签语义推荐算法，以开发出兼具内容过滤和协同过滤优越性的标签推荐技术。二－第、本文釆用了Ｓｋｉｐｇｒａｍ算法计算标签相似度。与目前主流的Ｗｕ＆Ｐａｌｍｅｒ一Ｗｕ＆Ｐａ：ｌｍ概念相似度算法相比，具备三个优点是适用范围更广，ｅｒ概念相似度算法仅局限于英文；二是词语对象完备，Ｗｕ＆Ｐａ

5、ｌｍｅｒ概念相似度算法是建立在ＷｏｒｄＮｅｔ语义层次结构上，然而ＷｏｒｄＮｅｔ语义字典只收录１５５２８７个词语，无法对超出字典的词“语进行处理；三是能计算短语的相似度。ＷｏｒｄＮｅｔ字典无法解析短语，如ｌｅｓｓｔｈａｎ３００”ｒ－ｍａｔｉｎｇｓ，标签系统中类似的短语标签是很常见的。总而言之，Ｓｋｉｐｇｒａ算法在标签推荐领域实用性更强。第三、本文提出的基于词向量的标签语义推荐算法，结合了神经网络语言模型和匈牙利算法，较好地解决了标签与标签相似度和用户与用户之间相似度计算问题。并通过实验一，与现有算法比较，在推荐精度上有定的

6、提高。关键词－ｒａｍ：社会标签；标签推荐词向量标签语义Ｓｋｉ；；；ｐｇＩ广东工业大学领士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＥｎｃｏｕｒａｉｎｕｓｅｒｓｔｏｅｎｅｒａｔｅｃｏｎｔｅｎｔｉｓｔｈｅｍａｉｎｔｏｎｅｏｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆ．ＴｓＷｅｂ２．０ａｇｇｇｇ，ｗｈｃａｒｅｅｅ－ｒｍａｔｅｗｏｒｄｓｏｍｓｃｔｅｓｅｒｓｔｏｓｃｒｅｃｏｎｔｅｎｔａｒｅｅｓｔａｂｌｅｉｈｆｒｆｏｋｙｒｔｅｒｒｅａｄｂｙｕｄｅｉｂ，ｂｔｏｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｏｒｉｎｄｅｘｔｈｅｉｎ

7、ｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｏｃｏｐｅｗｉｔｈｔｈｅｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｉｎａｔｉｍｅｌｙｍａｎｎｅｒ．Ｕｓｅｒｓｃａｎａｌｓｏｓｈａｒｅｔａｇｓｔｏｔｈｅｉｒｆｒｉｅｎｄｓ．Ｄｅｓｐｉｔｅｔｈｅａｂｏｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｓｏｃｉａｌｔａｇｓａｒｅｆｒｅｅｔｅｘｔａｎｄａｒｅｎｏｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｂｙａｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｖｏｃａｂｕｌａｒａｎｄａｎｎｏｔａｔｉｏｎｕｉｄｅｌｉｎｅｓ，ｙｇｔａｓｔｅｎｄｔｏｂｅｎｏｉｓａｎｄｓａｒ

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