Abstract-På grund av den exponentiella tillväxten av information på webben, Recommender Systems har utvecklats för att generera förslag för att hjälpa användare att övervinna informationsöverbelastning och sålla genom enorma mängder information effektivt. Många befintliga metoder för att rekommendera system kan varken hantera mycket stora dataset eller enkelt hantera användare som har gjort mycket få betyg. Dessutom tar traditionella rekommendationssystem endast hänsyn till kreditvärderingsinformationen, vilket leder till att flexibiliteten går förlorad. Tagging har nyligen dykt upp som ett populärt sätt för användare att kommentera, organisera och dela resurser på webben. Flera forskningsuppgifter har visat att taggar kan representera användarnas bedömningar om webbinnehåll ganska exakt. Mot bakgrund av de fakta som både betygsaktiviteten och märkningsaktiviteten kan återspegla användarnas åsikter föreslår detta dokument en faktoranalysmetod kallad TagRec baserad på en enhetlig probabilistisk matrisfaktorisering genom att använda både användarnas tagginformation och betygsinformation. Komplexitetsanalysen visar att vårt tillvägagångssätt kan tillämpas på mycket stora datamängder. Dessutom visar experimentella resultat på MovieLens datauppsättning att vår metod fungerar bättre än den senaste tekniken.
TagRec introduceras i REF, där en faktoranalysmodell föreslås baserad på en enhetlig probabilistisk matris factorization genom att använda både användarnas taggning och betygsinformation.
TagRec: Leveraging Tagging Wisdom for Recommendation
{'venue': '2009 International Conference on Computational Science and Engineering', 'journal': '2009 International Conference on Computational Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}