【摘 要】
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在标签系统中，用户使用资源以及标签的习惯受到自身自主意识的影响．当前的标签个性化推荐方法缺乏对此类自主意识信息的描述，限制了个性化推荐的效果．通过采用类似LDA的概率模型，
【机 构】
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东北大学信息学院,东北大学计算中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61073062）,辽宁省自然科学基金（N0.20102060）,中央高校基本科研业务费（No.N090604010）
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在标签系统中，用户使用资源以及标签的习惯受到自身自主意识的影响．当前的标签个性化推荐方法缺乏对此类自主意识信息的描述，限制了个性化推荐的效果．通过采用类似LDA的概率模型，建模了用户的资源使用以及标签使用两方面的自主意识信息，实现了面向用户自主意识的标签推荐．模型的参数使用基于吉布斯抽样的方法进行估计，为快速高效计算模型参数提供了可能．实验结果显示该方法可以提供更高质量的标签个性化推荐结果．
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