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[目的/意义] 利用社会化标签对电影资源进行标注已成为新网络环境下电影资源组织的新方式,构建电影资源本体对规范电影标签语义、提高电影资源检索效率具有重要现实意义。[方法/过程] 针对目前电影资源本体构建方法及构建过程存在的问题,提出利用社会化标签构建电影资源本体的思路,在深入剖析电影标签与电影资源本体映射关系的基础上,揭示一种基于社会化标签的电影资源本体构建方法,并给出利用该法构建电影资源本体的详细流程。[结果/结论] 利用豆瓣电影中的标签数据集构建一个电影资源本体,并分析基于社会化标签电影资源本体构建方法的科学性和优越性。 相似文献
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认为社会化标签没有特定的组织结构,标签的质量也会有优有劣。此外,同一个社会化标签对不同的人重要程度不尽相同。首先利用信息熵来刻画社会化标签对用户的重要性,然后将基于社会化标签信息熵算法和经典的协同过滤算法的个性化推荐结果进行对比,最后发现基于社会化标签信息熵算法在准确度上提高了10.9%。 相似文献
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[目的/意义] 在社会化标注系统中，标签质量往往关乎用户对网络资源的分类、查询、浏览、获取等使用体验，确定影响标签质量的关键因素有助于进一步优化社会化标注系统的资源组织核心功能。[方法/过程] 以社会化标注系统的标签为研究对象，从标注主体、标注客体、标注环境、标注动机、标注方式、标注产物等维度入手重构标签质量影响因素模型，尝试探究影响社会化标签质量的关键因素，并运用问卷调查方法收集数据，结合有监督学习的随机森林算法，建立标签质量影响因素的决策树模型。[结果/结论] 结果显示，标注主体是影响标签质量的首要关键维度，主体的知识结构和认知水平、标注频度及其感知有用性对标签质量的影响突出；标注方式是影响标签质量的次要关键维度，标签推荐和规范标签提示是影响标签质量的重要因素。 相似文献
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基于社会化标签网络的细粒度用户兴趣建模 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前由社会化标签抽取用户兴趣模型过程中存在的问题,在借鉴社会网络分析的基础上,提出构建网站层次和用户层次的社会化标签网络对用户产生的社会化标签进行序化,进而分别得到反映主题领域的社会化标签使用文档和用户标签网络,通过两者相似度的计算形成细粒度用户兴趣模型。实验结果能够验证该模型的科学性。 相似文献
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在分析社会化标注系统标签检索研究现状基础上,针对传统方法可计算性不高、完备性不够、无法分辨自然语言的语义模糊性等不足,提出基于潜在语义分析的社会化标注系统标签语义检索模型,改进标签-资源矩阵权重计算算法,完善社会化标注系统的语义标注方法。并以delicious系统为例,抓取数据进行验证分析,通过对比,证明提出的模型和改进的算法能显著提高标签检索效率。 相似文献
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[目的/意义]借鉴活跃度指数的设计思想,提出一种新的标签相关性判断策略,以改善标签相关性判断的效果和策略的通用性.[方法/过程]结合标签相关性判断的特点对活跃度指数的计算方法进行改造,进而提出一种基于多次活跃度指数迭代的标签相关性判断策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的67 5351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果.[结果/结论]实验结果显示,该策略的召回率为79.6%,准确率为93.3%,均较为理想,明显优于常用的Top-N策略.同时,该策略的通用性较好,适用于视频、音频、文本等各类型媒体.因此,该策略能够较好地解决标签的相关性判断问题. 相似文献
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[目的/意义]社会化标签是我国图书情报与数字图书馆学科领域的研究热点,在近几年的发展过程中,对于标签的研究范围拓展至信息质量、信息检索、信息推荐等多个图情研究领域,对图情学科标签研究进展的分析或评述将为"社会化标签"未来的发展研究提供依据。[方法/过程]选取2010年至2017年间的图情领域期刊文献,利用CiteSpace可视化剖析社会化标签研究热点、发展进程、研究趋势,并从标签应用、标签信息、标签质量、信息推荐、信息检索5个角度对主题研究进行分析总结。[结果/结论]基于社会化标签研究现状及问题提出相关建议,如拓展标签在本体、信息检索层面的研究范围,以用户为中心适应个性化需求,将研究成果应用于实践等。 相似文献
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[目的/意义] 更全面地理解用户标签使用行为的影响因素,为标签推荐和应用实践提供指导。[方法/过程] 采用日志分析法,从人均标签个数、标签类型分布两个方面分析图书主题的影响,并以计算机、心理学、经济学、文学作品、绘画5类图书为例,基于社会化标注社区豆瓣网的用户数据进行实证分析。[结果/结论] 图书主题会对用户的标签个数及类型分布具有显著影响:①在标签个数方面,计算机、心理学、经济学、文学作品主题图书的人均标签个数相近,显著高于绘画主题图书;②在标签类型分布上,根据5类图书间的差异可分为3组:计算机、心理学和经济学、文学作品和绘画。这一结论对图书标签推荐及图书分面检索和导航系统的设计具有参考作用。 相似文献
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[目的/意义] 为提高标签质量，优化社会标注系统的信息服务提供依据，从用户在社会标注系统中与其他用户交互的视角，探讨不同交互特征用户的标注行为差异。[方法/过程] 以豆瓣读书作为社会标注系统研究样本，从标签数量、标签结构、标签语义、标注动机和活跃度五个角度研究豆瓣用户标注行为的分布特征；使用用户的关注人数、被关注人数和使用年限表征其在社会标注系统中与其他用户的关联和交互程度，通过差异性分析探讨不同交互特征用户标注行为的差异，并通过多元回归分析研究交互特征对这种差异影响的程度。[结果/结论] 实证研究表明，不同交互特征的用户间的社会标注行为存在显著差异：与其他用户交互比较强的用户标签数据集包含更多的标签，关注其他用户越多的用户和被越多用户关注的用户所使用的标签数量越多；使用豆瓣读书年限越长的用户，其平均标签长度和标签重用率越大，而其与其他用户的关注关系对其标签平均长度和标签重用率的影响不大；用户的特殊语种标签比受用户的使用年限影响很大，但一个用户被多少人关注不会显著的影响其特殊语种标签比；关注其他用户越多的用户在标注系统中越活跃。由此可见，社会标注系统可以采取措施加强系统中用户间的交互，通过用户间的相互作用规范用户的社会标注行为，从而提高标签质量。 相似文献
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社会性标签应用广泛,但理论比较落后。文章提出几个社会性标签理论,以理论为基础,概括出社会性标签的特性。社会性标签的优势突出,但由于自由性而存在的缺陷也相当明显。应该对社会性标签进行适当的控制,提出四种控制方法。其中,有对标签创建的过程中控制,也就是借助并结合传统分类法对社会性标签适当控制,分别是等级分类法对社会性标签控制和分面分类法对社会性标签控制;也有对标签形成后浏览进行控制,即标签云对标签呈现的控制;还有依靠用户社群力量,由用户共同改善他们创建的标签集合,即用户参与的社群力量控制社会性标签。 相似文献
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基于凝聚式层次聚类算法的标签聚类研究* 总被引：8，自引：1，他引：8
对标签、标注、大众分类等概念进行界定,指出现有标签标注系统中存在着标签描述信息的精确度不高、标签检索结果相关度低、标签缺乏有效组织等问题,提出采用凝聚式聚类算法对标签聚类,从而实现对标签的重新组织,为用户提供更好的标签导航、浏览机制。最后通过实验对标签聚类方法进行验证。 相似文献