開題報告(王帥)

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1、本科生畢業(yè)論文（設計）開題報告課題名稱社會標注系統(tǒng)中的個性化服務問題研究院系名稱息管理系專業(yè)名稱信息系統(tǒng)與信息管理學生姓名王帥指導教師邰楊芳一、研究背景、概況及意義1.研究背景個性化信息推薦是根據(jù)不同用戶的信息需求、偏好或信息行為模式，將用戶感興趣的信息、服務等推薦給用戶的個性化信息服務。鑒于人們不再滿足于有機器挖掘的各種信息，而是要結合自身的偏好享用個性化的信息服務，故需要收集和分析用戶（用戶群）的歷史信息，主動進行定量的個性化偏好分析，同時利用智能推薦技術準確地將個性化的信息推薦給用戶。而用戶（用戶群）的歷史信

2、息以標簽來表示，它標志著用戶從被動的信息消費者變?yōu)橹鲃拥男畔?chuàng)造者，用戶可以自由的在網(wǎng)絡上創(chuàng)建和使用代表自己意愿的任意標簽，同時還可以共享各種其他用戶創(chuàng)建的標簽。用戶在標注網(wǎng)絡資源時，不但更加準確客觀的反應資源的相關特征，而且為個性化推薦服務帶來了至關重要的數(shù)據(jù)源。結合標簽系統(tǒng)的標簽推薦系統(tǒng)，相比較傳統(tǒng)的個性化推薦系統(tǒng)可以更加準確的獲取用戶的特征，為用戶獲取其“量身定做”的信息。從豆瓣網(wǎng)站看，利用標簽信息進行個性化推薦系統(tǒng)的摸索與應用，給用戶帶來更好的用戶體驗，從而提高網(wǎng)站流量與用戶依賴度。2.國內(nèi)外研究概況2.1

3、國外基于網(wǎng)絡標簽的個性化研究現(xiàn)狀對個性化信息推薦的研究比較早，1999年B.Smyth等提出通過用戶偏好分析和信息過濾技術來生成給予個性化的瀏覽偏好的觀看電視指南。較正式提出給予標簽的個性化信息推薦概念的是J.Robert等，2007年他們于將資源一標簽的方式標注，以FolkRank為基礎，通過比較協(xié)作化推薦和基于圖的推薦，驗證了基于圖的推薦的優(yōu)越性，同年，德國的C.S.Firan等認為協(xié)作化標簽不僅可以表示網(wǎng)絡中的許多資源，還可以從中發(fā)現(xiàn)用戶的使用偏好。此后，陸續(xù)有許多學者開始關注這一領域的發(fā)展，從模型的角度對基

4、于標簽的個性化信息推薦進行文獻分析研究。2.2國內(nèi)基于網(wǎng)絡標簽的個性化研究現(xiàn)狀國內(nèi)對個性化服務的研究比較晚，2005年張亮在中國索引學會發(fā)表的社會書簽、內(nèi)容索引和網(wǎng)上個性化服務。應用高維奇異值分解這種標簽分析技術應對社會書簽中的信息不足問題和用戶興趣多樣化問題。2007年劉妮和唐慧佳發(fā)表的Web挖掘在基于標簽的個性化推薦中的應用，基于Web使用挖掘的個性化服務是目前Web個性化服務應用和研究的關鍵技術,將基于Web挖掘的個性化信息服務思想具體應用到標簽推薦個性化服務體系中,實現(xiàn)信息的個性化推薦服務。引出了利用網(wǎng)絡挖

5、掘進行個性化推薦。2008年陳堔發(fā)表的基于社會化標簽的個性化搜索研究，綜合傳統(tǒng)的Web日志挖掘方法及對社會化標簽數(shù)據(jù)的處理來獲取用戶的特征,并據(jù)此對用戶進行個性化推薦和貢獻。社會化標簽網(wǎng)帶來的是由用戶主動標識過的信息資源,相比較傳統(tǒng)的Web日志挖掘而言,從這些信息資源中學習用戶的偏好特征必然更為客觀和準確。利用網(wǎng)絡挖掘和社會化標簽相結合的方式進行個性化推薦。2010年萬朔發(fā)表的基于社會化標簽的協(xié)同過濾推薦策略研究，在個性化推薦的基礎上運用協(xié)同過濾技術，協(xié)同過濾技術可以用群體去預測個體,充分挖掘群體的智慧為個體服務。

6、2012年蘇巧發(fā)表的基于社會化標簽的個性化信息推薦服務，從網(wǎng)絡結構、張量模型和潛在語義三個角度分析基于標簽的個性化推薦系統(tǒng)，提出一種混合的推薦服務框架，能夠有效地將基于網(wǎng)絡、張量和主題的方法結合到一起，具有很好的靈活性和擴展性。個性化推薦運用于服務。2013年的個性化推薦服務趨向于細節(jié)化，如：幸小然發(fā)表的基于本體的電影院NFC智能應用系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，孫文心發(fā)表的社會化美食推薦系統(tǒng)研究與設計和李佳玲發(fā)表的基于社交網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)研究等。3.研究意義20世紀90年代中期，個性化研究推薦作為一個獨立的概念被提出來，由于巨

7、大的應用需求，推薦系統(tǒng)自提出以來得到了學術界和企業(yè)界的廣泛關注。由于個性化推薦系統(tǒng)的良好發(fā)展和廣闊的應用前景，目前，幾乎所有大型電子商務系統(tǒng)和各種提供個性化服務的網(wǎng)站，如淘寶網(wǎng)和豆瓣網(wǎng)等，都在不同程度的使用者各種形式的個性化推薦系統(tǒng)，個性化推薦系統(tǒng)可以有效的保留客戶提高客戶忠誠度，為網(wǎng)站帶來巨大的效益。本文研究社會網(wǎng)絡環(huán)境中用戶的信息行為規(guī)律，找出制約用戶進行網(wǎng)絡信息管理與檢索利用的主要因素。為根據(jù)用戶信息行為改進標簽網(wǎng)站以提高網(wǎng)站信息組織和檢索效率，充分實現(xiàn)社會化網(wǎng)絡環(huán)境中信息的傳播、共享與利用提供決策依據(jù)。二、

8、研究主要內(nèi)容社會化標注系統(tǒng)的個性化信息服務研究的主要研究內(nèi)容包括：（1）用戶興趣或信息行為特征的描述（建模）針對每個用戶，將用戶的標簽用向量的形式表示，構建該用戶的標簽-資源矩陣，采用SPSS19.0或Ucinet6軟件工具計算標簽向量之間的余弦相似度，并結合標簽概念之間的距離（基于標簽共現(xiàn)頻率計算）確定標簽間的層次空間。將用戶標簽層次空間中根結點下的第一層