第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 Web 2.0与社会标注系统 1
1.1.2 标签的基本特征研究 3
1.1.3 基于标签的Web信息处理 6
1.1.4 标签推荐 9
1.2 社会标注系统中的标签推荐问题 12
1.3 本书的主要研究内容 13
1.4 本章小结 15
第2章 基于语义互标注的社会标注系统标签语义建模方法 16
2.1 社会标注系统的标签语义建模问题 17
2.1.1 研究目标 17
2.1.2 研究的基本出发点 19
2.2 相关研究 21
2.3 社会标注系统中标签的语义互标注现象 24
2.3.1 实验设定 25
2.3.2 实验结果的观察与讨论 26
2.4 基于语义互标注的标签语义建模随机关联模型 30
2.4.1 模型描述 30
2.4.2 计算细节 32
2.5 实验评估 34
2.5.1 实验设定 34
2.5.2 实验结果与分析 36
2.6 本章小结 38
第3章 社会标注系统的标签数据预处理方法 40
3.1 社会标注系统的标签数据预处理问题 41
3.2 相关研究 43
3.3 社会标注系统标签数据预处理方法 45
3.3.1 分类标签与主题标签的识别方法 45
3.3.2 共识标签与非共识标签的识别方法 50
3.3.3 社会标注系统的资源标签扩展方法 55
3.4 实验评估 57
3.4.1 实验数据集 57
3.4.2 分类标签与主题标签区分评测 57
3.4.3 共识标签与非共识标签区分评测 59
3.4.4 标签扩展评测 61
3.5 本章小结 63
第4章 融合多种异构对象分析的社会标注系统标签推荐方法 64
4.1 社会标注系统中的标签推荐问题 65
4.2 相关研究 68
4.3 基于异构对象融合分析的社会标注系统模型 70
4.3.1 基础与假设 70
4.3.2 单用户情况下的模型描述 73
4.3.3 多用户情况下的模型描述 74
4.3.4 推荐模型的直观解释 75
4.4 基于异构对象融合分析模型的信息标签推荐方法 76
4.4.1 利用融合分析模型进行标签推荐 77
4.4.2 模型参数的确定 77
4.4.3 模型的增量更新 79
4.5 实验评估 81
4.5.1 实验设定 81
4.5.2 潜在主题的数量 82
4.5.3 判断用户生成文章的能力 84
4.5.4 标签推荐效果对比 85
4.5.5 方法的复杂度分析 87
4.6 本章小结 88
第5章 面向自主意识的个性化社会标注系统标签推荐方法 89
5.1 标签的个性化推荐问题 89
5.2 相关研究 92
5.3 面向用户自主意识的标签推荐模型 94
5.3.1 用户自主意识的建模方法 95
5.3.2 模型的数学描述 96
5.3.3 模型的参数估计 98
5.3.4 面向用户自主意识的个性化标签推荐方法 99
5.4 实验评估 100
5.4.1 实验设定 100
5.4.2 实验结果与分析 102
5.4.3 面向自主意识的个性化标签推荐算法的进一步讨论 104
5.5 本章小结 105
参考文献 106