基于多样性覆盖的标签推荐算法研究与实现

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于多样性覆盖的标签推荐算法研究与实现作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：王青泽赵宇海副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机软件与理论2014年6月论文答辩日期：2014年6月2014年7月答辩委员会主席：乔建忠教授乔百友副教授李晓光教授东北大学2014年6月万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryResearchandImplementationofDiversifiedCoveragebasedTagRecommendatio

2、nByWangQingzeSupervisor：AssociateProfessorZhaoYuhaiNortheasternUniversityJune2014榭陛声明＼删炒万方数据本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：王音滓日期：p／≯Y学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定

3、：即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磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：，半年∥一年口一年半口学位论文作者签名：工青洋签字日期：炒修。i、上／两年口导师签名：签字日期：凌国诲卅孕‘、叫万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于多样性覆盖的标签推荐算法研究与实现摘要随着web2．0的发展，互联网迎来了一个数据爆炸的时代，搜索引擎的关键字搜索已经不能满足用户的个性化需求，取而代之的是推荐引擎的出现。推荐引擎带给了用户更为个性化的内容，用户得

4、以从海量的数据中解放出来。标签推荐作为推荐引擎的重要分支之一，越来越受到关注，并在电子商务、社交网站中得到了广泛的应用。标签推荐中也存在一定的问题。现行的标签推荐算法产生的结果集，虽然能够比较准确的描述物品，有较好的相关性，但是往往多样性较差，标签之间存在语义相似，冗余严重的问题。这种情况降低了推荐结果集的新颖性和多样性，严重影响了用户的体验。本文的主要工作如下：(1)本文基于局部和全局标签共现矩阵定义了相关性的度量。局部标签共现矩阵表现了用户的兴趣爱好，而全局的标签共现情况则反映了每个标签的流行度和被喜好度。这样相关性的度量不仅融入了用户的个人兴趣爱好，同时还

5、考虑了标签的被认可度，从而提高了准确度。(2)根据目前的了解，本文第一次在标签推荐中提出了语义覆盖的概念。基于普林斯顿大学的WordNet字典，从IC(InformationContent)的角度定义了语义多样性，有效的去除了推荐结果中的语义冗余。同时，采用覆盖的概念，推荐结果集可以很好地在语义上代表候选标签集合。(3)通过对基于多样性覆盖的标签推荐问题的深入研究，本文设计实现了三个算法：EDC(ExactAlgorithmofDiversifiedCoverage)、GDC(GreedyAlgorithmofDiversifiedCoverage)以及MDC(

6、MoreAlgorithmofDiversifiedCoverage)算法。EDC算法通过将多样性覆盖标签推荐问题转换为图的最小独立支配集问题，在优先处理图中包含的团和二分图后，递归的在剩余的图中搜索最小独立支配集。考虑到数据集非常大的时候，EDC算法的时间复杂度非常大，因此本文提出了GDC算法贪心地获得推荐结果集。万方数据东北大学硕士学位论文摘要同时，为了满足动态增量扩充结果集的需要，文中提出MDC算法，该算法无需重新计算，采用增量扩充的方式，不仅扩充了结果集，还保证了扩充结果集与原结果集间较小的Jaccard距离。(4)本文为了验证算法的效率和有效性，在Mo

7、vieLens和Last．fm数据集上对算法进行了大量验证工作。在效率方面，算法对各种影响因素有着不同的表现。在有效性方面，虽然算法的相关性有所降低，但是多样性有了明显提升。关键词：多样性，覆盖，标签推荐，相关性，MIDS万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchandImplementationofDiversifiedCoveragebasedTagRecommendationAbstractWiththedevelopmentofweb2．0，theinformationexplosionhasbecomeworSe，andthekeyw

8、ordsearchint