1、隨著Web2.0技術(shù)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)里的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，這導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)嚴(yán)重的信息超載問(wèn)題，用戶需要付出相當(dāng)大的代價(jià)才能從信息數(shù)據(jù)的海洋里檢索到自己感興趣的資源。為了降低這種代價(jià)，出現(xiàn)了基于社會(huì)標(biāo)簽的推薦技術(shù)。
　　社會(huì)標(biāo)簽是用戶在標(biāo)注資源時(shí)自主選擇的關(guān)鍵詞或詞語(yǔ)，社會(huì)標(biāo)簽不僅能夠幫助用戶更好地組織、管理自己感興趣的資源信息，而且還可以根據(jù)用戶使用的標(biāo)簽信息發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好向用戶推薦滿足其興趣偏好的資源。那么在此

2、背景下，如何準(zhǔn)確有效地向用戶推薦標(biāo)簽，以及根據(jù)用戶的標(biāo)簽記錄信息發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好并向其推薦資源就成為當(dāng)前研究的重要方向。
　　當(dāng)前的主流標(biāo)簽推薦方法有很多，但是在推薦過(guò)程中對(duì)用戶、資源和標(biāo)簽三元素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系普遍考慮不足，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供的多維數(shù)據(jù)集正好可以很好地體現(xiàn)三元素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，所以本文研究如何將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)簽推薦中并準(zhǔn)確高效的向用戶推薦標(biāo)簽；但同時(shí)由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中三元素間的語(yǔ)義關(guān)系不能得到很好的體現(xiàn)，所以本文還

3、提出了基于加權(quán)元組潛在語(yǔ)義分析的社會(huì)標(biāo)簽推薦模型。以下是本文的主要工作：
　　1.針對(duì)標(biāo)簽推薦過(guò)程中用戶、資源和標(biāo)簽之間關(guān)聯(lián)關(guān)系考慮不足的問(wèn)題，給出了基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的社會(huì)標(biāo)簽推薦模型。該模型中采用了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)集技術(shù)，構(gòu)建標(biāo)簽的多維數(shù)據(jù)集，建立數(shù)據(jù)挖掘模型，利用它的底層多維數(shù)據(jù)模型、OLAP分析功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，并使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的Microsoft關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)挖掘多維標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中的規(guī)則實(shí)現(xiàn)社會(huì)標(biāo)簽推薦，從而通過(guò)使用數(shù)據(jù)

4、倉(cāng)庫(kù)技術(shù)有效解決在推薦過(guò)程中對(duì)用戶、資源和標(biāo)簽三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系考慮不足而導(dǎo)致推薦精確性不高的問(wèn)題。
　　2.針對(duì)使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行標(biāo)簽推薦時(shí)不能很好的體現(xiàn)出用戶、資源和標(biāo)簽之間語(yǔ)義關(guān)系的問(wèn)題，給出一種基于加權(quán)元組潛在語(yǔ)義分析的標(biāo)簽推薦模型。該模型引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)化分析方法對(duì)標(biāo)簽元組進(jìn)行量化加權(quán)，以構(gòu)建加權(quán)的三維張量結(jié)構(gòu)模型，并對(duì)生成的三維張量結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行高維奇異值分解，然后通過(guò)元組的潛在語(yǔ)義分析，得到能體現(xiàn)用戶興趣度的加權(quán)元