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期刊文章详细信息

基于用户自描述标签的层次分类体系构建方法    

Taxonomy Construction Based on User Self-describing Tags

  

文献类型:期刊文章

作  者:刘苏祺[1] 白光伟[1,2] 沈航[1]

机构地区:[1]南京工业大学计算机科学与技术学院,南京211816 [2]南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室,南京210094

出  处:《计算机科学》

基  金:国家自然科学基金(60673185;61073197);江苏省自然科学基金(BK2010548);江苏省科技支撑计划(工业)(BE2011186);南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放研究基金资助课题项目(NYKL201304);江苏省六大高峰人才基金(第八批)资助

年  份:2016

卷  号:43

期  号:7

起止页码:224-229

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘  要:模式层知识对于语义万维网的发展非常重要,然而当前开放链接数据(LOD)中模式层知识的数量十分有限,为突破这一局限,提出一种基于社交网络中用户自描述标签的层次分类体系构建方法。该方法首先设计基于搜索引擎的标签分块算法,将描述相同话题的标签划分到同一标签块中,然后采用基于半监督学习的标签传播算法挖掘相同标签块中标签间的上下位关系,最后运用基于启发式规则的贪心算法来构建层次分类体系,从而在社交站点中构建出大规模且高质量的层次分类体系。实验结果表明,该构建方法与现有相关工作相比在准确率、召回率以及F值上均有明显提高。

关 键 词:模式层知识  用户自描述标签  层次分类体系  标签传播  

分 类 号:TP182]

参考文献:

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同被引文献:

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