《社会标签推荐技术及其应用研究/湖北经济学院学术文库》综合了大量国内外的新资料和作者的研究成果，系统而有选择地介绍了社会标签系统中。全书内容围绕社会标签推荐系统中的推荐技术展开，主要包括以下内容：提出了一种基于词粒度和隐含话题粒度的标签推荐算法。根据表示粒度的不同，提出了不同的标签推荐算法；提出了一种基于话题敏感的标签排序算法；提出了一种基于用户动机倾向性的推荐模型。实验结果表明，基于标签的话题对资源进行推荐的效果比一般标签推荐算法要好很多。

1 绪论
1．1 研究背景
1．2 社会标签推荐系统主要研究内容
1．3 本书研究的主要内容及成果
1．4 本书的组织结构

2 标签及社会标签系统
2．1 标签和社会标签
2．2 社会标签系统的研究对象
2．3 社会标签的标注方法
2．4 社会标签的浏览和可视化
2．5 社会标签与信息资源的组织及利用
2．6 社会标签系统实例
2．7 本章小结

3 推荐技术及相关理论
3．1 传统推荐技术
3．2 推荐效果评价方法和评价指标
3．3 相似度计算
3．4 社会标签推荐系统面临的问题
3．5 本章小结

4 基于不同粒度的标签推荐
4．1 引言
4．2 基于词粒度的标签推荐
4．3 基于话题粒度的标签推荐
4．4 基于混合粒度的标签推荐
4．5 实验分析
4．6 本章小结

5 基于话题敏感的标签排序
5．1 引言
5．2 基于话题敏感的标签排序
5．3 实验与分析
5．4 基于话题敏感的标签推荐
5．5 本章小结

6 基于用户动机倾向性的标签推荐
6．1 引言
6．2 用户标注动机倾向性的类型及度量
6．3 用户标注动机倾向性判别
6．4 基于用户动机倾向性的标签推荐
6．5 实验与分析
6．6 本章小结

7 总结与展望
7．1 主要贡献
7．2 工作展望

参考文献
后记