【摘要】： 概念層次(Concept Hierarchy)是指將大量的概念用層次化的方法組織起來(lái),使得子概念所包含的意義比它的父親更加特殊,可以被其父概念所概括。層次化的概念模型與普通的平面概念模型不同,在這樣一個(gè)模型中,概念之間的距離是不均勻的。通過這種距離,我們可以衡量出各個(gè)概念之間的相似程度。這樣一個(gè)模型可以構(gòu)造出一種更接近于現(xiàn)實(shí)的標(biāo)準(zhǔn),使得基于這個(gè)模型的分類、聚類、匹配等工作變得更加合理。概念層次的建立實(shí)現(xiàn)了一個(gè)層次化的標(biāo)準(zhǔn)。通過將其它的元素(如單詞、查詢請(qǐng)求、文檔)映射到概念上,就可以在這些元素之間建立起聯(lián)系,并且這些聯(lián)系是包含語(yǔ)義信息的。層次化地組織概念是網(wǎng)絡(luò)挖掘中的一個(gè)很常見的問題,許多的應(yīng)用場(chǎng)景都是基于這樣一個(gè)思想來(lái)完成。 本課題的工作大致分為三個(gè)部分。我們首先從底層著手,致力從網(wǎng)絡(luò)信息終挖掘出一個(gè)概念描述準(zhǔn)確、層次結(jié)構(gòu)劃分合理的概念層次模型。我們以目前正在流行的社會(huì)化標(biāo)注為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了一套從社會(huì)化標(biāo)注數(shù)據(jù)中抽取概念并建立層次關(guān)系的方法。我們還以概念層次為基礎(chǔ),發(fā)掘其在網(wǎng)絡(luò)挖掘中的應(yīng)用。針對(duì)搜索引擎廣告服務(wù)中涉及的關(guān)鍵詞推薦問題,我們提出如何利用概念層次來(lái)提高推薦的覆蓋面和準(zhǔn)確度的方法。最后,考慮到概念層次本身的規(guī)模龐大,我們也希望應(yīng)用一些可視化的技術(shù),能將概念層次的全貌直觀展現(xiàn)給用戶。我們的方法體現(xiàn)在展現(xiàn)概念層次內(nèi)在聯(lián)系與本身結(jié)構(gòu)上,都取得了不錯(cuò)的效果。
[Abstract]:Concept hierarchy (Concept Hierarchy) refers to the organization of a large number of concepts in a hierarchical way, so that the meaning of the child concept is more special than its father, and can be summarized by its father concept. The hierarchical conceptual model is different from the ordinary plane conceptual model. In such a model, the distance between concepts is not uniform. From this distance, we can measure the similarity between concepts. Such a model can construct a standard that is closer to reality, which makes the classification, clustering, matching and other work based on this model more reasonable. The establishment of conceptual hierarchy implements a hierarchical standard. By mapping other elements (such as words, query requests, documents) to concepts, you can establish connections between these elements, and these connections contain semantic information. The concept of hierarchical organization is a very common problem in network mining, and many application scenarios are based on such an idea. The work of this topic is roughly divided into three parts. Starting from the bottom layer, we try to mine a conceptual hierarchy model with accurate concept description and reasonable hierarchical division from the end of the network information. Based on the popular socialized tagging, we design a set of methods to extract concepts from socialized tagging data and establish hierarchical relationships. Based on the concept level, we also explore its application in network mining. In order to solve the problem of keyword recommendation in search engine advertising service, we propose a method to improve the coverage and accuracy of recommendation by using the conceptual level. Finally, considering the large scale of the concept level itself, we also hope to apply some visual technology to show the whole picture of the concept level to the user intuitively. Our method is embodied in showing the internal relationship at the conceptual level and its own structure, and has achieved good results.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TP311.13

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2473706