【摘要】：模式層知識(shí)對(duì)于語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)的發(fā)展非常重要,然而當(dāng)前開(kāi)放鏈接數(shù)據(jù)(LOD)中模式層知識(shí)的數(shù)量十分有限,為突破這一局限,提出一種基于社交網(wǎng)絡(luò)中用戶自描述標(biāo)簽的層次分類體系構(gòu)建方法。該方法首先設(shè)計(jì)基于搜索引擎的標(biāo)簽分塊算法,將描述相同話題的標(biāo)簽劃分到同一標(biāo)簽塊中,然后采用基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的標(biāo)簽傳播算法挖掘相同標(biāo)簽塊中標(biāo)簽間的上下位關(guān)系,最后運(yùn)用基于啟發(fā)式規(guī)則的貪心算法來(lái)構(gòu)建層次分類體系,從而在社交站點(diǎn)中構(gòu)建出大規(guī)模且高質(zhì)量的層次分類體系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該構(gòu)建方法與現(xiàn)有相關(guān)工作相比在準(zhǔn)確率、召回率以及F值上均有明顯提高。
[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.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;南京理工大學(xué)高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(60673185,61073197) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2010548) 江蘇省科技支撐計(jì)劃(工業(yè))(BE2011186) 南京郵電大學(xué)寬帶無(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金資助課題項(xiàng)目(NYKL201304) 江蘇省六大高峰人才基金(第八批)資助
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2439388