一、基本信息
论文题目：《Tag-Aware Recommender Systems:A State-of-the-art Survey》
发表时间：Journal of Computer Science & Technology, 2012, 26(5):767.
论文作者及单位：GZhang Z K , Zhou T , Zhang Y C .（Hangzhou Normal University）
论文地址：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JSKB201105003.htm
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二、摘要
在过去的十年中，社会标签系统获得了来自物理学界与计算机科学届的持续关注。这篇文章主要总结了近期在标签感知推荐系统上取得的进步，着重介绍了三个主流的视角与途径：基于网络方法、基于感知方法和基于标题方法。最后列出了其他的标签相关的工作以及将来标签感知推荐系统所面临的挑战。
三、论文的工作
1、介绍了基于标签的推荐系统形成的原因及优点，还有其解决冷启动问题的原理。一个基于标签的推荐系统允许用户来添加属性标签，这些标签甚至在字典中都找不到，因此这些用户定义的标签能够很好地反映用户的行为与偏好，基于这些标签用户之间还能很快地熟识、合作、形成社群。
2、讲述了标签系统的局限
- 不能识别单复数
- 无法区分多义词和同义词
- 用户自定义标签的格式多种多样
3、介绍了一些评估推荐系统性能的方法
4、介绍了基于网络的模型、基于感知的模型以及以及标题的模型
5、提出了基于标签感知的推荐系统将来研究的方向
四、总结
这篇文章对基于web2.0（用户生成内容）时代的到来所产生的标签推荐系统进行了总结，并详细介绍了三种实现标签推荐系统的方法，文章的最后还提出了标签系统可以改进的方向，行文逻辑与思路都非常清晰。