随着web2.0时代的发展，社会化媒体逐渐普及，信息资源的数量呈现爆炸式增长，如何在大量的信息中获得对用户有用的资源成为了亟待解决的问题。各种社交媒体上已经存在很多用户标注信息出现的可待开发的资源，可以帮助用户更高效地利用信息资源。本文通过对相关文献的整理研究，分别从社会标签，个性化推荐以及情感分析来证实个性化推荐算法的有效性。并选取影视社会标签数据集，通过实例验证以及对比其他算法，来对加入情感因子的的算法进行评价。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
一、引言 2
二、 国内外研究现状 2
（一）社会标签 2
（二）基于标签的个性化推荐 3
（三）情感分析 3
三、 增强标签情感因子的推荐方法 4
（一）标签数据集 4
（二）基于标签数据的个性化推荐 4
（三）标签所含的情感因子 4
（四）增强推荐算法情感因子的过程 5
（五）情感增强方法的应用实例 6
四、数据集以及实验结果 7
（一）数据集的获取 7
（二）数据集预处理 8
（三）实验结果及分析 8
五、结论与展望 10
致谢 10
参考文献 11
图1 三部电影在MoviLens中的标签 7
表1 五个标签情感倾向得分情况 7
表2 原数据集统计 8
表3 实验数据集统计 8
表4 用户124998的推荐结果 9
表5 三种方法的整体精度 9
基于社会标签情感分析的个性化推荐实证研究
引言
引言
在Web2.0环境下，许多国内外网站逐步具有社会标注功能，社会标签系统正是在这种大环境中产生。社会标签系统进行的存储、组织、搜索以及分享个人资源方面在Web上均有应用。由于社会标签系统它的出现和应用的发展，与标签的有关技术和研究使得个性化资源的推荐遇见了更大的发展机遇。标签很多时候是用以反映用户对网上资源信息的喜恶偏 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072# 
好倾向。用户通过使用标签，可以自由地进行索引和标注自己所喜好或者感兴趣的资源。并且这些被用户所标记的资源信息，很大可能会含有用户个人情感倾向和社会关系信息。
就个性化推荐而言，MovieLens 是当之无愧的具有最悠久历史的标签数据资源网站和影视推荐系统，该站拥有众多用户积极参与且影视资源信息丰富。它是由数据工程学院GroupLens与美国Minnesota 大学计算机科学处研究项目组建立，是一个以研究为目的、非商业的实验性质站点。该站点主要使用的是将CollaborativeFiltering 和Association Rules 相结合的技术，通过个性化推荐算法的计算，为用户推荐他们可能感兴趣的电影。而标签正是MovieLens 的中一个重要应用，用户一方面对自己已经观看的电影做他所想的标签的添加，另一方面又可以通过其他的用户已添加好的标签对相应的电影资源获得初步的了解。同时，亦可从标签搜索到拥有该标签的影视资源。
当今社会，人们身边不知不觉地被各类繁琐的信息所淹没。为了用户能够在海量的信息中快速、方便地获得自己想要或需要的信息，推荐系统就因此产生和发展了，为了用户有更好的浏览体验，研究人员钻研设计了多种类型的推荐系统[14]。在这些系统中，将用户作为中心是个性化推荐研究工作的重点内容。一般地，推荐系统是通过用户对各类资源的评分从而了解用户对该资源的相关兴趣度，进而获得用户对资源的满意或感兴趣程度。
综上所述，推荐系统最重要的目标是，当用户在各类资源网站中浏览各式各样资源信息时，改善其上网的浏览体验与满意程度。并且实际的资源推荐过程中，除了含有明显的相似度的因素外，例如上下文信息、资源所属的分类信息等，较多时候还需推荐系统给予反馈。比如包括积极和包括用户所预期的上下文信息等。相关研究显示: 标签系统中的标签含有大量体现用户的情感的特征。例如，Golder 和Huberman[5]在Delicious网站上发现了许多含有情感倾向标签。Alla Zollers[6]在Last.fm和Amazon.com等社会性的标签系统中，也频繁发现含有情感倾向的标签。
因受到对细粒度文本情感分析研究的启发，在本文中，我们改进了一种的推荐方法。此方法相较于单纯使用余弦相似度计算进行的推荐方法不同的是，其采取将标签中所含的情感因子归纳到社会标签推荐系统中来。在传统的社会标签推荐系统算法的基础上，把有用户褒贬倾向性的情感描述信息应用到个性化推荐系统中去，进而可使得用户推荐更加更可能感兴趣或更需要的资源，也可获得更丰富的推荐资源和以前或许推荐不到的用户潜在感兴趣的领域。由此，可以为情感标签能改善个性化推荐的准确度。
国内外研究现状
（一）社会标签
社会标签(Social Tag)来自2003年上线Delicious的网站，目的是为了使用这一方法便于用户管理、共享资源，公众依据自己的意愿自主地对网络资源进行标注，从而在网络资源贴上自己所归纳的“标签”。随着社会标签在网络信息资源聚合中的发展，国内外的学者对社会标签的相关研究也越来越多。
在国外，已有许多对于社会标签的科研与探论。在国外也将社会标签称为Collaborative Tagging、 Folksonomy、Social Classification 等[7]。目前在国外对于社会标签这一概念仍没有一个统一的定义，近几年来，国外学者对标签的研究一般集中与标签的利用、社会标签系统中的新用法、算法、技术与应用，以及相对比与传统知识组织体系的研究等方面[8]。

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