傅丽君

（台州职业技术学院，浙江 台州 318000）

     摘要：文章将PageRank算法与社会化标签进行结合，提出一种基于链接网页主题之间相关度和社会化标签之间相似度的改进PageRank算法.首先基于信息特征词构建向量空间模型，通过余弦值和TF-IDF算法计算网页主题相关度；然后建立社会化标签向量计算链接网页标签相似度；最后确定权重关系进行算法迭代，从而实现Web页面的重新排序.实验表明，该算法能提高信息推荐的准确性，但算法质量不稳定，推荐效果呈下降趋势.

    关键词：社会化标签；PageRank算法；相关度计算；信息推荐

    中图分类号：TP391.1            文献标志码：A                    文章编号：1671-2714（2019）01-0012-06