摘要
自然语言的标注方式导致标签产生了模糊性和多样性问题。由用户、资源和标签三者关系共同确定了语义本体,即确定了标签的唯一性,同时也建立了标签之间的语义联系。在此基础上,文章提出一种应用在虚拟社区中,基于相似标签聚类的信息推荐模型。该模型通过对标签间的相似性进行计算、聚类,以聚类的标签群作为纽带,形成信息资源的语义链条,进而挖掘出用户的需求信息,最后以标签云的方式展示给用户,完成信息推荐过程。
The labeling method of natural language has resulted in the ambiguity and diversity problems of tags. The relationships among users, resources and tags determine the semantic ontology together, that is, determine the uniqueness of tags, and at the same time establish the semantic relationships between tags. On this basis, this paper proposes an information recommendation model based on similar tags clustering, which can be used in the virtual community. The model calculates and clusters the similarities of tags, takes the clustered tag group as the link to form the semantic chains of information resources, and excavates the information needed by users. Finally, the information is brought forth to the users in the way of tag cloud, thus completing the information recommendation process.
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2013年第10期100-104,共5页
Information Studies:Theory & Application
关键词
虚拟社区
标签聚类
信息推荐
virtual community
tags clustering
information recommendation
作者简介
周朴雄，男，1970年生，博士，究方向：信息管理与电子商务。
陈涛，男，1988年生，硕士生。知识管理与技术创新。副教授。研研究方向：
