采用图模型的个性化标签推荐方法

现有的标签推荐方法大多根据标签在对象中出现的次数来表示用户，标签与资源之间的关系。这种方法对标签信息的利用过于简单，导致最终的推荐结果的准确度和召回率不高。基于这个问题，提出一种采用图模型的个性化标签推荐方法，将用户、标签和资源三者的关系转换成一个三元无向图。对图中相邻顶点的处理采用一种综合的权重衡量方法，而不相邻顶点的关系采用最短路径思想得出。既考虑标签与用户的关系，又考虑标签与资源的关系给出最后的标签推荐方法。将该方法与现存的标签推荐方法做比较。实验采用的数据来自CiteULike。实验结果表明，该方法能够显著地提高推荐结果的召回率，准确性等。

Personalized tag recommendation method using graph-model