摘要以博客, 即时通讯, 社会网络, 社群共享, 社会化标注等为代表的Web 2.0 应用技术, 使用户,
信息, 资源构成关系紧密的web 网络. 目前将本体应用到社会化标签用户动态兴趣的研究资料 …

[Objective] This paper constructs a prediction model based on hybrid time series to improve
the recommendation accuracy.[Methods] First, we constructed a trend prediction model …

[目的] 利用标签间的关系实现跨领域资源推荐.[方法] 构建跨领域资源推荐模型,
分析标签特性并选择可用于跨领域推荐的标签. 以DBSCAN 算法结合标签向量实现初步的基于 …

[目的] 利用用户标签及关系网络, 为用户推荐潜在的相似用户.[方法] 通过探究社会化标注系统中
标签, 关系网络所表征的用户长短期兴趣特征, 综合用户标签及关注关系, 利用多维尺度法构建 …

摘要分析用户的网络交互行为与用户兴趣之间的关系, 针对目前的兴趣标签建模方法的不足,
提出将用户的点击对象进行标签量化, 通过用户的点击行为建立用户兴趣模型的方法 …