隨著信息社會與數(shù)字經(jīng)濟時代的全面到來,越來越多的用戶成為互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容的創(chuàng)造者,網(wǎng)絡(luò)信息過載也日益嚴重。在此條件下,如何有效地過濾與選擇信息成為時代性的挑戰(zhàn)。標簽作為一種用戶視角的資源特征表述方式,成為個性化信息推薦研究重要的數(shù)據(jù)來源?!痘谏鐣瘶俗⒌膫€性化推薦算法研究》首先對標簽相關(guān)文獻進行了系統(tǒng)回顧,然后以標簽及社會化標注為切入點,應(yīng)用派系聚類法和向量模型法,從用戶間協(xié)同、用戶多興趣兩個角度構(gòu)建了若干個性化推薦算法。并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合 Word Net 進一步提出了面向語義優(yōu)化的改進推薦算法。實驗表明,《基于社會化標注的個性化推薦算法研究》所提出的算法具有更好的推薦效果。