14、社交标注应用中的基于标签的资源推荐

社交标注应用中的基于标签的资源推荐

1. 引言

在社交标注系统中，基于标签的资源推荐是一项重要任务。它看似与标准信息检索问题相似，用户提供标签，系统需找出匹配的资源。然而，由于标签系统存在歧义性和冗余性等挑战，个性化方法变得至关重要。例如，汽车爱好者输入“jaguar”，系统应匹配标注为“XJ12”的页面，而非关于猫科捕食者的页面。

2. 背景与定义

• 社交标注系统 ：本质上是用户相互共享的带标签书签集合。每个标注记录了用户 u 对资源 r 应用一个或多个标签 t1, …, tn 的情况。所有书签集合 A 以及用户集合 U、资源集合 R 和标签集合 T 构成了系统的完整表示。有时可将社交标注系统视为张量 URT，若用户 u 用标签 t 标注了资源 r，则 URT(u, r, t) 为 1。
• 资源推荐 ：定义为生成一个可能对特定用户感兴趣的资源有序列表。该列表可通过系统界面以多种方式请求，且可能需要纳入用户施加的约束。资源推荐算法可视为函数 φ : U × Q × R → R，它对用户 u、需求集合 q 和资源 r 进行操作，产生实值结果 p，即资源 r 对用户 u 的预测值：φ(u, q, r) = p。
• 基本资源推荐 ：指无任何要求，推荐器仅根据用户身份查找资源的任务，即 φ(u, Ø, r)。
• 基于标签的资源推荐 ：用户以单个标签形式提供要求的特殊情况，定义为函数 φ(u, {T }, r)，其中 q = {T } 是标签集合。在评估中，我