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首页> 外文会议>Intelligence and Security Informatics, 2009. ISI '09 >Topic-based web page recommendation using tags
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Topic-based web page recommendation using tags

机译：使用标签的基于主题的网页推荐

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Collaborative tagging sites allow users to save and annotate their favorite Web contents with tags. These tags provide a novel source of information for collaborative filtering. This paper proposes a probabilistic approach to leverage information embedded in tags to improve the effectiveness of Web page recommendation in a social information management context. In our approach, the probability of a Web page visit by a user is estimated by summing up the relevance of this Web page to this user's tags, and then those pages with the highest probabilities are recommended. Experiments using two real-world collaborative tagging datasets show that our algorithms outperform the common collaborative filtering methods.
机译：协作式标记站点允许用户使用标记保存和注释自己喜欢的Web内容。这些标签为协作过滤提供了新颖的信息来源。本文提出了一种概率方法，可以利用标签中嵌入的信息来提高社交信息管理环境中网页推荐的有效性。在我们的方法中，通过总结该网页与该用户标签的相关性来估计用户访问该网页的可能性，然后推荐那些概率最高的页面。使用两个真实世界的协作标记数据集进行的实验表明，我们的算法优于常见的协作过滤方法。

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