结合用户关系网和标签共现网的微博用户标签推荐研究

标签是Web2．0网站的主要组成部分。在新浪微博上，用户标签可用于用户检索、用户推荐，可帮助更好地理解用户行为和用户兴趣，但目前大多数微博用户缺少标签，为此本文提出结合用户关系网和标签共现网进行微博用户标签的预测。该方法首先在用户关系网上使用带重启的随机游走模型计算用户相似度，然后根据标签对用户的重要程度获得各个用户的候选标签集。在用户候选标签集得到后，结合标签共现网使用基于标签链的方法抽取候选标签推荐给用户。经在新浪微博真实数据集上的测试，表明本文提出的标签预测方法在准确率上有一定提高。