【摘要】：模式層知識對于語義萬維網的發(fā)展非常重要,然而當前開放鏈接數(shù)據(LOD)中模式層知識的數(shù)量十分有限,為突破這一局限,提出一種基于社交網絡中用戶自描述標簽的層次分類體系構建方法。該方法首先設計基于搜索引擎的標簽分塊算法,將描述相同話題的標簽劃分到同一標簽塊中,然后采用基于半監(jiān)督學習的標簽傳播算法挖掘相同標簽塊中標簽間的上下位關系,最后運用基于啟發(fā)式規(guī)則的貪心算法來構建層次分類體系,從而在社交站點中構建出大規(guī)模且高質量的層次分類體系。實驗結果表明,該構建方法與現(xiàn)有相關工作相比在準確率、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)大學計算機科學與技術學院;南京理工大學高維信息智能感知與系統(tǒng)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(60673185,61073197) 江蘇省自然科學基金(BK2010548) 江蘇省科技支撐計劃(工業(yè))(BE2011186) 南京郵電大學寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室開放研究基金資助課題項目(NYKL201304) 江蘇省六大高峰人才基金(第八批)資助
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2439388