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时间:2018-12-08
《基于fca的folksonomy用户兴趣研究述评》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于FCA的Folksonomy用户兴趣研究述评〔摘要)传统的Folksonomy用户兴趣研究在相似性计算上更多考虑的是整体相似,不能突出用户之间的差异,同时还存在兴趣结构不符合用户自身认知等问题。形式概念分析从用户自身的认知结构出发,不仅能表示标签间的语义信息,还能形式化标签的结构关系,为用户兴趣的表征和挖掘提供了新的思路。基于FCA的用户兴趣研宄较少,主要集中于单用户和用户群兴趣识别两个视角。本文在分析用户兴趣识别传统方法及局限性基础上,进一步探讨了基于FCA进行Folksonomy用户兴趣识别的基础以及
2、现有的相关研究。〔关键词)大众分类法;形式概念分析;用户兴趣;述评DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.029〔中图分类号)G25076〔文献标识码)A〔文章编号)1008-082105-0172-06AReviewofUserInterestIdentificationinFolksonomyBasedonFCAShiGuanglianlYangMin2〔Abstract)ThetraditionaluserinterestresearchsinFolksonomy,of
3、tenconsideratetheoverallsimilaritywhensimilaritycalculation,whichcannothighlightthedifferencesbetweenusers.Inaddition,thereareproblemssuchasintereststructuredoesnotmeettheusersowncognition.Formalconceptanalysiswhichbasedontheuserscognitivestructure,cannoton
4、lyexpressthesemanticinformationbetweenlabels,butalsobeusedtoformalizethestructuralrelationshipsoftags,proviedsanewtrainofthoughtforuserinterestscharacterizationandexcavation.TherearentsomanyresearchsaboutuserinterestinFolksonomybasedonFCA,whichmainlyfocused
5、ontwoperspectives:singleuserandusergroupinterestidentification.Thepaperanalysedthetraditionalmethodsandtheirlimitationsofuserinterestidentifion.Andbeyondthis,thispaperalsodiscussedthebasisofFCAusedinidentifiyinguserinterestinFolksonomyandsomeresearchaboutus
6、erinterestbasedonFCA.〔Keywords)folksonomy;formalconceptanalysis;userinterest;reviewFolksonomy作命令Web20的典型代表,充分体现了以用户为中心的理念,用户角色由从前的被动转为主动,集信息发布者和接受者为一体。目前,利用标签共享技术实现网络信息资源组织检索的Folksonomy日益盛行,被广泛应用于各种社会性网站,如社会性书签服务del.icio.us、Flickr,社会性编目网站标注服务Librarything、Bi
7、bSonomy等。作为用户参与和主导的代表,Folksonomy受到了广大用户的欢迎,del.icio.us>Flickr以及豆瓣等社会性标注网站都拥有较高的访问量。Folksonomy已成为用户组织、浏览和共享网络资源强有力的工具。标签作为Folksonomy的核心数据,不仅能描述资源内容,而且反映出使用者的兴趣和需求,通过用户所使用的标签对用户兴趣进行分类、识别和资源推送,能够为用户提供个性化、多渠道、全方位的信息。2008年起,Socialtagging、Folksonomy及与之相关的用户兴趣识别已经
8、成为WeblogsandSocialMedia、NKOS、DCMI、WorldWideWeb等国际会议的重要议题,并受到社会计算、用户界面设计、数据库与人工智能、知识组织等众多领域学者的关注。Folksonomy用户兴趣识别并为用户提供符合其个性化需求的信息服务成为当前国内外研究的热点领域。目前,Folksonomy用户兴趣研究主要分为基于资源和基于用户两种思路,在相似性计算上,两种思路所使用的方法
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