《推荐系统实践》__第4章__利用用户标签数据

本文探讨了用户生成内容(UGC)标签系统在Delicious、CiteULike、Last.fm、豆瓣和Hulu等平台的应用,深入分析了标签系统中的推荐问题,包括用户标注行为、标签类型及基于标签的推荐系统设计。文章还介绍了推荐标签给用户的方法和技术。

目录

 

4.1 UGC标签系统的代表应用

4.1.1 Delicious

4.1.2 CiteULike

4.1.3 Last.fm

4.1.4 豆瓣

4.1.5 Hulu

4.2 标签系统中的推荐问题

4.2.1 用户为什么进行标注

4.2.2 用户如何打标签

4.2.3 用户打什么样的标签

4.3 基于标签的推荐系统

4.3.1 实验设置

4.3.2 一个最简单的算法

4.3.3 算法的改进

4.3.4 基于图的推荐算法

4.3.5 基于标签的推荐解释

4.4 给用户推荐标签

4.4.1 为什么要给用户推荐标签

4.4.2 如何给用户推荐标签

4.4.3 实验设置

4.4.4 基于图的标签推荐算法

4.5 扩展阅读


4.1 UGC标签系统的代表应用

todo

4.1.1 Delicious

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4.1.2 CiteULike

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4.1.3 Last.fm

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4.1.4 豆瓣

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4.1.5 Hulu

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4.2 标签系统中的推荐问题

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4.2.1 用户为什么进行标注

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4.2.2 用户如何打标签

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4.2.3 用户打什么样的标签

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4.3 基于标签的推荐系统

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4.3.1 实验设置

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4.3.2 一个最简单的算法

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4.3.3 算法的改进

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4.3.4 基于图的推荐算法

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4.3.5 基于标签的推荐解释

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4.4 给用户推荐标签

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4.4.1 为什么要给用户推荐标签

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4.4.2 如何给用户推荐标签

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4.4.3 实验设置

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4.4.4 基于图的标签推荐算法

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