推荐系统实践_项亮（4）利用用户标签数据

「爱情、让人受尽委屈。」 2022-01-11 21:19 236阅读 0赞

联系用户与物品的几种途径：

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打标签：专家；普通用户（UGC，user generated content）

### 4.1 UGC标签系统的代表应用 ###

4.1.1 delicious：用户给每个网页打标签

4.1.2 citeulike：论文打标签

4.1.3 last.fm：音乐打标签

4.1.4 豆瓣：对图书和电影打标签

4.1.5 Hulu：对视频打标签

标签系统最大优点：发挥群体智能

### 4.2 标签系统中的推荐问题 ###

2个问题：

（1）基于标签怎么推荐？

（2）打标签时，怎么推荐适合的标签？

4.2.1 为什么要打标签

方便查找，方便使用

4.2.2 如何打标签

4.2.3 打什么样的标签

标签分类：  
物品是什么、物品种类、谁拥有、用户观点、用户相关标签、用户任务

比如Hulu对电视剧的标签分类有：  
类型、时间、人物、地点、语言、奖项、其他等

### 4.3 基于标签的推荐系统 ###

（1）一个简单的算法

对于每个标签，统计被打过这个标签最多的物品

对于每个用户，首先找到他常用的标签，然后找到这些标签对应的最热门的物品给这个用户

（2）改进算法

惩罚热门物品，提供新颖性：TF-IDF、数据稀疏、标签清理；基于图的推荐方法。

豆瓣兴趣云：

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### 4.4 给用户推荐标签 ###

4.4.1 为什么要给用户推荐标签

方便用户输入标签；提高标签质量。

4.4.2 如何给用户推荐标签

（1）给用户推荐整个系统最热门标签

（2）给用户推荐该物品最热门的标签

（3）给用户推荐他自己经常使用的标签

（4）将（2）和（3）融合

另外：基于图的标签推荐系统

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