摘要：在标签系统中，用户使用资源以及标签的习惯受到自身自主意识的影响．当前的标签个性化推荐方法缺乏对此类自主意识信息的描述，限制了个性化推荐的效果．通过采用类似LDA的概率模型，建模了用户的资源使用以及标签使用两方面的自主意识信息，实现了面向用户自主意识的标签推荐．模型的参数使用基于吉布斯抽样的方法进行估计，为快速高效计算模型参数提供了可能．实验结果显示该方法可以提供更高质量的标签个性化推荐结果．

关键词：web 标签推荐 latent dirichlet allocation 

单位：东北大学信息学院; 辽宁沈阳110004; 东北大学计算中心; 辽宁沈阳110004