22、主题导向标签推荐系统与时间隧道动态层级编号在XML中的应用

主题导向标签推荐系统与时间隧道动态层级编号在XML中的应用

在当今数字化信息爆炸的时代，推荐系统和XML数据管理在各个领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统能够根据用户的偏好和行为，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户的满意度和参与度。而XML作为一种重要的数据表示和交换语言，在Web应用中被广泛使用，其数据的有效管理和查询对于提高系统性能至关重要。本文将深入探讨主题导向标签推荐系统和时间隧道动态层级编号在XML中的应用，旨在为读者提供更深入的理解和实践指导。

主题导向标签推荐系统的评估与分析

主题导向标签推荐系统（TOAST）在推荐性能方面表现出色。在Top - N设置下，针对MedWorm数据集，与UW、CS方法相比，其命中率分别提高了7.8%、9%和14.4%；Movielens数据集也呈现出类似的结果。这表明TOAST方法在命中率指标上有显著提升，同时在精度指标上也有一定的改善。

数据集	UserKNN	CS	UW	TO
MedWorm	1.000000	3.423312	0.873232	0.872613
MovieLens	1.000000	2.332911	0