基于相对频次的标签相关性判断优化研究

发布时间：2017-06-15 22:11

  本文关键词：基于相对频次的标签相关性判断优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：[目的 /意义]针对笔者此前提出的标签相关性判断策略进行优化,以提升策略的召回率,从而更好地支持标签应用研究与实践。[方法 /过程]为提升策略的召回率,以标签与认知的基本关系为基础,提出一种基于相对频次的改进策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的675 351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果。[结果 /结论]结果显示,该策略使得标签相关性判断的效果得到了显著改善。其中,对于频次不小于5的标签,策略的召回率大幅提升,由79.63%升至89.36%;准确率虽有略微下滑,由93.33%降至92.02%,但仍保持在较高水平。
【作者单位】： 华中师范大学信息管理学院;武汉大学信息管理学院;
【关键词】： 社会化标签 标签相关性 相对频次
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 随着Web2.0的发展,标签已经成为网络信息资源组织的重要手段。在实践中,绝大多数社会化标注系统允许任意用户对感兴趣的资源进行基于自身理解的无约束标注[1],这种零门槛、高自由度的特征大大提升了用户的参与度,有助于积累丰富的标签数据,但也为标签的应用带来了隐患:由于用

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本文编号：453638