网络时代的个性化标签推荐系统
本文探讨了网络时代信息管理中的个性化标签推荐系统。通过结合标签流行度、文本信息和时间因素,提出了一个混合模型,旨在更好地理解和预测用户的兴趣变化。该系统不仅提高了推荐的准确性,还增强了用户体验。实验结果表明,这种方法在理论上和实践中均表现出色,尤其适用于微博等社交平台,能够有效提升用户参与度和满意度。此外,文中还讨论了如何平衡不同特征的重要性,以确保推荐结果既符合当前热点,又能满足用户的长期兴趣。
张_伟_杰