基于用户自描述标签的层次分类体系构建方法

发布时间：2019-03-13 12:27

【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。
[Abstract]:Schema layer knowledge is very important to the development of semantic World wide Web. However, the number of schema layer knowledge in open link data (LOD) is very limited, in order to break through this limitation, A hierarchical classification system based on user self-description tags in social networks is proposed. Firstly, a search engine-based label segmentation algorithm is designed, and the tags describing the same topic are divided into the same tag blocks. Then, the semi-supervised learning-based tag propagation algorithm is used to mine the upper and lower relations between tags in the same label block. Finally, the greedy algorithm based on heuristic rules is used to construct hierarchical classification system, which can construct a large-scale and high-quality hierarchical classification system in social sites. The experimental results show that the accuracy, recall rate and F value of the proposed method are obviously improved compared with the existing related work.
【作者单位】： 南京工业大学计算机科学与技术学院;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;
【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
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2439388