[发明专利]一种基于标签消歧的用户模型建构方法

权利要求书

1.一种基于标签消歧的用户模型建构方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)从标签网站提供的API端口爬取网站用户标注数据，对用户添加过标签的资源信息(URLs)进行统计，建立标注资源信息数据库；

2)根据标注资源信息数据库中的用户、资源、标签信息，构建用户模型与资源模型；

3)对步骤2)中生成的用户模型进行多义标签r_p的识别；

4)确定步骤3)中多义标签r_p的义项及邻居标签集；

5)基于步骤4)生成消歧后的用户模型；

6)将步骤5)生成的用户模型嵌入标签网站后台，根据用户模型与资源模型的余弦相似度进行资源推送；

所述步骤2)具体包括以下步骤：

2.1)：选取任一个标签网站中的用户，从标签资源信息数据库中获取其标注的所有资源信息，建立相应的资源集合R；

2.2)：根据资源集合R中每一资源r的标签出现频率，应用TF-IDF算法计算r中各标签的权值w_x，其对应的标签记为t_x；

2.3)：汇总资源集合R中所有r的t_x及w_x，提取权值最大的m个标签记为t_y，对应的权值为w_y；

2.4)：构建用户模型u＝u(t_y,w_y)，其中，t_y表示用户模型中第y个标签，w_y为对应的权值；

2.5)：对该用户的每一资源r，构建资源模型r＝r(t_x,w_x)，其中，x表示资源模型中的第x个标签，w_x为对应的权值。

2.如权利要求1所述的一种基于标签消歧的用户模型建构方法，其特征在于：所述步骤4)具体包括以下步骤：

4.1)：统计用户模型u(t_y,w_y)与资源模型r(t_x,w_x)中的重合标签Same(t)，核对Same(t)与Set(t_p)是否存在重合的多义标签Same(t_p)；若有，继续；若无，转到步骤6)；

4.2)：对Same(t_p)的每一多义标签t_p，计算每一对应的资源类别中与其他标签的共现次数，在每一类别中取m个共现次数最高的标签作为邻居标签集以共现次数为权值，将其转为向量模型的形式，得到d个邻居标签集的向量模型

4.3)：计算u(t_y,w_y)和d个的余弦相似度，得到相似度最高的邻居标签集向量模型记为

4.4)：查验t_p在用户模型u(t_y,w_y)中的权值，记为w_p；

4.5)：查找Same(t_p)中下一个多义标签t_p+1，若有，则转到4.2；若无，则继续。

3.如权利要求2所述的一种基于标签消歧的用户模型建构方法，其特征在于：所述步骤5)具体包括以下步骤：

5.1)：依据步骤4.4)，加总

5.2)：将依据向量运算添加到用户模型u(t_y,w_y)中，得到消歧后的用户模型u＝u(t_y+p,w_y+p)。

4.如权利要求1所述的一种基于标签消歧的用户模型建构方法，其特征在于：所述步骤6)具体包括以下步骤：

6.1)：将用户模型嵌入标签网站后台，根据步骤2.5)生成待推荐资源的资源模型；

6.2)：计算用户模型与资源模型间的余弦相似度，推送相似度最高的k个资源给用户。