社交資料串流上前k個最相似物件組合之檢索

Finding Top-k Similar Object Pairs on Social Data Streams

薛子濬(Tzu-Chun Hsueh)

指導教授 ： 吳宜鴻

中原大學/工學院/資訊工程研究所/碩士(2012年)

https://doi.org/10.6840/cycu201200090

摘要

近年來，社會性標籤的應用提昇了線上系統在推薦上的準確性，並成為個人化推薦的一項依據，例如在推薦系統中，利用標籤協助每個使用者找尋與其相似的使用者。本篇論文分析使用者於物件上的操作行為，對於任二個使用者，藉由他們近期曾加註標籤的物件，以及物件上社會性標籤的相似程度，可計算這兩群物件之間最相似的前k名物件組，作為他們行為的相似程度。我們提出了兩種找尋前k名相似物件組方法，對兩個集合進行物件配對並計算任一個物件組的集合配對方法以及利用反轉索引串連相關物件加速找尋的作法，藉由實驗結果，我們發現後者時間花費是前者的五分之一。

關鍵字

相似物件組 ； 社會性標籤 ； 反轉索引

並列摘要

In recent years, social tags have become useful tools for improving the accuracy of recommendation and be a basis of personal recommendation. In this paper, we study the concept of users’ behaviors on objects to define top-k similar objects pairs from a couple of users’ browsed object sets recently, the objects pairs will represent the users’ behavior similarity recently. We develop a Set Join method to find similar object pairs, and use Index to speed up the process. From the experiment we find latter time is spent one-fifth of the former.

並列關鍵字

similar object pair ； inverted Index ； social tag

參考文獻

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