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基于社会化标签和概率化矩阵分解推荐算法的研究的任务书
一、任务背景
随着社交网络的发展和普及，社会化标签成为了用户进行信息描述的一种常用方式。然而，由于社会化标签的主观性和多样性，以及用户的标签打标意识和标签质量的不确定性，传统的推荐算法往往仅仅是从基于用户行为数据或物品元数据的角度出发进行推荐，缺乏有效利用社会化标签对推荐系统进行改进。因此，本次研究旨在探讨基于社会化标签和概率化矩阵分解推荐算法的相关性，以提升推荐系统的推荐质量。
二、研究内容
1.社会化标签的相关性分析
通过不同用户打上同一标签的频率统计方法，分析不同标签之间的相关性，并进一步拓展标签的语义空间。
2.用户与标签的协同建模
基于随机游走和PageRank算法，构建用户和标签之间的关系网络。通过矩阵分解的方式，对用户和标签的协同建模进行优化。
3.概率化矩阵分解算法的设计
利用概率化矩阵分解算法，对用户评分矩阵进行分解，并建模未观测到的部分，以预测用户的评分情况。
4.推荐算法实验设计
将基于社会化标签的协同过滤算法与传统的协同过滤算法进行比较，通过评价指标对推荐算法进行评估。
三、研究目标
通过本次研究，旨在：
1.探究社会化标签与推荐算法的相关性，提升推荐系统的推荐精度与用户满意度。
2.验证基于社会化标签和概率化矩阵分解的推荐算法在实际应用中的效果，并进行推广。
四、研究过程
1.数据收集和预处理
收集用户行为数据和标签数据，清洗和去重，并进行标准化处理。
2.社会化标签的相关性分析
通过频率统计方法，得到用户对于标签的打标频率，并通过相关性计算方法进行标签相关性分析，初步构建标签语义空间。
3.用户与标签的协同建模
通过对用户和标签之间的关系网络进行建模，利用PageRank算法计算用户和标签的重要程度，对用户-标签关系进行规范化建模。
4.概率化矩阵分解算法的设计
利用概率化矩阵分解算法，基于用户-标签关系对评分矩阵进行分解，并预测用户对于未观测到物品的评分。
5.实验设计和结果评估
将基于社会化标签和概率化矩阵分解的推荐算法与传统协同过滤算法进行比较，通过评价指标对算法进行评估。
五、研究意义
1.提高推荐系统的推荐精度和用户满意度，增强用户对推荐系统的使用信心。
2.拓展推荐系统对物品语义空间的理解和应用，促进推荐系统设计和发展。
3.增加社会化标签在推荐系统中的应用价值，开拓标签领域的交叉应用。