21、TOAST：基于主题的标签推荐系统

TOAST：基于主题的标签推荐系统

在当今的信息时代，推荐系统变得越来越重要，它能够帮助用户从海量的信息中快速找到自己感兴趣的内容。本文将介绍一种名为TOAST（Topic-Oriented Tag-Based Recommender System）的基于主题的标签推荐系统，它结合了标签和主题的信息，为用户提供更精准的个性化推荐。

1. 社交标注系统与标准标签推荐模型

社交标注系统可以用 $D =< U, T, R, A >$ 来定义，其中 $U$ 表示用户集合，$T$ 表示标签集合，$R$ 表示资源集合，$A$ 表示标注集合，标注 $A$ 由包含用户、标签和资源的三元组组成，即 $A ⊆{(u, t, r) : u ∈U, t ∈T, r ∈R}$。可以将社交标注系统视为一个三方超图，节点分别为用户、标签和资源，超边通过标签连接用户和资源。

标准的基于标签的推荐模型有多种处理推荐的方式，本文采用基于信息检索理论的向量空间模型。在该模型中，每个用户 $u$ 可以建模为一个标签向量，即 $u =< w(t1), w(t2), …, w(t|T |) >$，其中 $w(tk)$ 表示标签维度 $tk$ 与用户 $u$ 的关系权重；每个资源 $r$ 也可以建模为一个标签向量，即 $r =< v(t1), v(t2), …, v(t|T |) >$，其中 $v(tk)$ 表示资源 $v$ 与标签 $tk$ 的关系。计算向量的权重元素可以使用不同的方案，例如使用出现频率 $w(tk) =| aurtk = (u, r, tk) ∈A : u ∈U |$ 作为元素。

为了获得用户和资源的标签向量，我们将三方图分解为用户 - 标签和资源