版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、作為一種全新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)(Social Bookmarking System)通過Web2.0技術(shù)為普通用戶提供了便利的網(wǎng)絡(luò)資源的標(biāo)注機(jī)制,由此收集到了大量用戶標(biāo)注資源:標(biāo)簽(User Tag),并形成了一種全新的信息分類模式:分眾分類法(Folksonomy)。由于受到不完整與錯(cuò)誤的用戶標(biāo)注行為的影響,標(biāo)簽的可重用性問題成為影響社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵問題。該問題在一定程度上影響了社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的信息索引能力,并降低
2、了標(biāo)簽數(shù)據(jù)作為信息資源的可用性。因此,如何在不影響用戶使用體驗(yàn)與標(biāo)注積極性的前提下,解決標(biāo)簽的可重用性問題,成為了社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵性技術(shù)問題。
針對(duì)標(biāo)簽的可重用性問題,標(biāo)簽自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)基于對(duì)用戶的歷史行為及待標(biāo)注網(wǎng)絡(luò)資源的深入分析與學(xué)習(xí),作為一種輔助機(jī)制被提出并得到了廣泛的關(guān)注。該技術(shù)可以自動(dòng)篩選出與待標(biāo)注資源相關(guān)的優(yōu)質(zhì)標(biāo)簽并實(shí)時(shí)的將其推薦給用戶;通過標(biāo)簽自動(dòng)標(biāo)注技術(shù),社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)可以在降低用戶標(biāo)注門檻的同
3、時(shí),鼓勵(lì)用戶貢獻(xiàn)更多標(biāo)簽,并通過自動(dòng)的質(zhì)量控制策略,引導(dǎo)用戶提供質(zhì)量更高的標(biāo)簽,從而形成一個(gè)良性的自反饋學(xué)習(xí)系統(tǒng),逐步提高標(biāo)簽的可重用性。
本文針對(duì)大規(guī)模文檔的標(biāo)簽自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)展開了相關(guān)研究,研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)方面:
第一,通過對(duì)文本對(duì)象的深入分析,結(jié)合傳統(tǒng)的信息推薦技術(shù),將產(chǎn)生式的理論框架融入標(biāo)簽自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)之中,提出了一種基于統(tǒng)計(jì)語言模型的文檔標(biāo)簽排序標(biāo)注框架(Language Model for Tag Ra
4、nking,LMTR),使得標(biāo)簽自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)能夠更為精確地描述標(biāo)簽集與文本對(duì)象之間的關(guān)系,并據(jù)此提出了兩種排序標(biāo)注語言模型,在隨后的實(shí)驗(yàn)中,驗(yàn)證了上述模型的標(biāo)注性能。
第二,針對(duì)LMTR模型所存在的標(biāo)注效率問題,就大規(guī)模文檔的標(biāo)注效率優(yōu)化問題展開了研究。通過分析影響LMTR模型標(biāo)注效率的相關(guān)因素,提出了一種基于候選標(biāo)簽生成策略的大規(guī)模文檔自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)框架,以及基于向量空間模型、標(biāo)簽共現(xiàn)理論以及信息抽取理論的三種候選標(biāo)簽生成算法
5、,并對(duì)上述算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
第三,針對(duì)標(biāo)簽排序推薦技術(shù)所面臨的優(yōu)質(zhì)標(biāo)簽詞典的構(gòu)建問題,就標(biāo)簽質(zhì)量評(píng)估問題展開了研究,提出了基于明晰度和分類特征的標(biāo)簽質(zhì)量度量方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述方法的性能。隨后,通過排序融合算法就標(biāo)簽質(zhì)量對(duì)LMTR算法的影響進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)探索。
第四,基于對(duì)用戶行為與社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)的深入觀察,提出了最小描述標(biāo)簽集(Minmum Description Tag-set, MDT)的定義,并據(jù)此提出
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 大規(guī)模射頻標(biāo)簽識(shí)別、檢測(cè)與估計(jì)技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模圖像集自動(dòng)摘要技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模圖像標(biāo)注方法研究.pdf
- 大規(guī)模MIMO相關(guān)技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模MIMO碼本技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)?;ヂ?lián)網(wǎng)圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模地形快速繪制技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模自然場(chǎng)景繪制技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模網(wǎng)頁信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模Web論壇采集技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模軟件重構(gòu)及其度量技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模MIMO傳輸關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 客戶驅(qū)動(dòng)的大規(guī)模定制技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模MIMO功放預(yù)失真技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模開關(guān)同步與觸發(fā)技術(shù)研究.pdf
- 面向大規(guī)模RFID標(biāo)簽場(chǎng)景的標(biāo)簽防碰撞算法.pdf
- 大規(guī)模地形可視化技術(shù)研究.pdf
- 大規(guī)模分布式存儲(chǔ)技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論