基于用户标签网络的web知识推送研究

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1、分类号——UDC爹·尹埽黪六号硕士学位论文密级——编号——基于用户标签网络的Web知识推送研究学位申请人姓名：垂逆申请学位学生类别：全里刿塑±申请学位学科专业：造筮堂指导教师姓．-g：墨堂垒耋整曼塑型螳⑨硕士学位论文删IIIHIIIIIHIMJJI[IlUIMIY2525506基于用户标签网络的Web知识推送研究论文作者：毛进指导教师：王学东教授易明副教授学科专业：情报学研究方向：信息咨询与服务华中师范大学信息管理系2012年5月⑨硕士学位论文MASTER‘STHESISWebKnowledgeRecommendationBasedonUserTagNetworkAThesisSubmitte

2、dinPartialFulfillmentoftheRequirementFortheMasterDegreeinManagementByMaoJinPostgraduateProgramDepartmentofInformationManagementCentralChinaNormalUniversitySupervisor：WangXuedong，YiMingAcademicTitle：Professor,AssociateProfessorsi⋯e缁始卜肌孑ApprovedMay2012⑧硕士学位论文MASTER‘STHESIS华中师范大学学位论文原创性声明和使周授权说明原创性声明本人

3、郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：勿出日期：曲／脾J碉倡日学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保

4、存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)保密论文注释：本学位论文属于保密，在_L年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权作者签名：日期：羽7蛑j月田日导师签名：缛易橱B垆{。冬yAl髫B本人已经认真阅读“CALIS高校学位论文全文数据库发布章程"，同意将本人的"中的日易叼⑧硕士学位论文MASTER‘STHESIS摘要在Web2．0时代，互联网已成为人类可利用的具有丰富知识资源的宝库，然而“知识过载”、“知识迷航”等问题也困扰着用户。个性化知识推送己成为解决这类问题的一种重要策略。在Web2．0网站中，社会化标签系统使得用户能够对自身感兴趣的知识资

5、源进行标注。利用用户生成的标注信息可进一步挖掘和提炼用户兴趣，以开展Wreb知识推送服务。本文主要以用户标签网络为切入点开展研究，以期找到一种合适的方法来进行Web知识推送。本文首先分析了社会化标签系统和个性化知识需求的一些基础理论，同时对Web知识推送系统的概念和通用组成架构做了总结。文章就用户标注行为建立模型，重点分析了用户标签网络构建的原理，提出用户标签网络模型的形式化定义。进而结合社会网络、复杂网络、图论等理论中的结构化分析思想，对用户标签网络建立起个体级、局部级、全局级的分析指标体系。对用户标签网络结构分析的过程，实质上是对用户标签进行序化的过程，从中能够发现用户标注行为中所潜藏的用

6、户个性化兴趣和个性化需求。接着，在用户标签网络的结构化分析指标体系基础上，本文提出了基于用户标签网络的用户兴趣模型构建方法，并详细介绍了该方法的主要原理和步骤。在用户兴趣模型基础之上，本文构建了Web知识推送系统框架，并分析了该框架中的主要组成部分，提出个性化推送模块中知识资源与用户兴趣的相似度计算方法，其结果即为Web知识推送的候选知识资源。最后，结合真实数据集，本文通过实验分析基于用户标签网络的用户兴趣模型构建方法，以及在此基础上建立起的Web知识推送系统的推荐精度，从而验证该方法的有效性和可操作性。关键词：社会化标签系统；用户标签网络；结构分析；知识推送；用户兴趣模型AbstractIn

7、theeraofWeb2．0，Intemethasbecomeanavailablerepositorywithtremendousknowledge，while”knowledgeoverload”，”knowledgeconfusing”andsomeotherproblemsaretroublingusers．Personalizedknowledgerecommendationisonei