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大众标注系统中基于本体的语义检索研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大众标注系统中由于用户添加标签的多样性和模糊性导致的检索准确性问题,建立基于本体的大众标注系统语义检索模型,分析需要解决的关键问题,如基于社会化标签建立系统专用的本体和利用构建的本体实现语义检索,据此详细分类并阐述当前研究,并对未来研究进行展望。 相似文献
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最新标签本体：标签和民俗分类法语义模型 总被引：3，自引：0，他引：3
Hak Lae Kim Simon Scerri John G.Breslin Stefan Decker Hong Gee Kim 丁鹏宇 黄田青 刘炜 《现代图书情报技术》2009,3(3):30-37
当前,人们越来越关注协作化标签系统中标签数据的表示和共享。传统的标签（指随意标注的、没有与结构化本体相关联的标签）由于语言和语法的差异以及录入错误等,不适于做协作化处理。而且标签反映的是用户个人的观点,也不对同义词、词形变化或者其他对照映射关系做规范处理。因此笔者认为,标签的常规处理方法对语义协作的贡献非常有限,即便是有,要让计算机实现自动共享也是极其困难的。在语义层面上讨论数种协作标签标注的方法,提出一个标签协作标注和设计民俗分类法的概念模型,同时比较已有的标签本体,提出一个评价标准,并参照该标准讨论这些标签本体的优缺点。 相似文献
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针对大众标注系统中信息检索缺乏语义性的问题,引入本体,建立了基于系统专用本体的语义检索模型,包括7个功能模块:资源标注模块、标签推荐模块、提问处理模块、语义检索模块、结果处理模块、用户反馈处理模块以及本体构建和管理模块,阐述了各个模块的功能.详细分析了以查询扩展为基础的检索策略和过程.重点研究了系统专用本体的构建,提出一种通过分析标签间隐含的语义关系及WordNet辅助生成本体的方法,并进行了模拟实验验证. 相似文献
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社会化标注系统允许用户对网络信息资源自由地进行标签标注,从而实现用户对网络信息资源的分类、检索和共享。由于标注的随意性、没有经过受控词表的控制,使得标注系统具有一定的模糊性,导致标签的不准确和歧义。针对这些问题,本文探索标签与主题图结合的可行性,在分析标签与主题图结合的可行性基础上,提出两者的构建模型,进而将主题图技术应用于企业知识标签体系中。 相似文献
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基于社会化标注的个性化推荐研究进展 总被引：6，自引：2，他引：4
社会化标注是当前互联网研究中的一个热点.本文在对社会化标注的内涵和结构加以简单介绍的基础上,重点探讨了基于社会化标注进行推荐的相关进展.首先是明确了标签对于用户模型的意义,接着,从用户、资源和标签三个角度对基于社会化标注的聚类算法进行了讨论.同时也对基于社会化标注的排序算法进行了分析,并进一步将其分为依附补充、独立排序和通用排序三类算法.然后,对标签推荐方面的研究进行了探讨,主要是围绕内容分析、协同分析、语义分析三个方面展开的.最后,分析了社会化标注中个性化信息推荐的研究,发现借助矩阵、聚类和网络的分析是三种主要思路. 相似文献
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[目的/意义] 研究统一医学语言系统中语义网络与社会化标注系统结合的深层次应用。[方法/过程] 总结UMLS语义网络的现有应用,分析UMLS语义类型与FrameNet语义类型的特征,构建适合本研究的语义类型,并通过实例梳理社会化标注系统与本体映射的思路。[结果/结论] 提出将所构建的语义类型作为标签归类的分类器以及作为分众分类系统与框架网络本体映射的桥梁。突破传统的基于统计的标签归类方法可为本体与分众分类系统的映射提供新的视角。 相似文献
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社会标注在网络中的应用越来越广泛,它为信息资源的标引、组织、检索提供了一种全新的模式。国外学者对社会标注的信息标引功能和标引方式、社会标注系统在信息检索中的功用及基于社会标注的信息检索技术等方面进行了研究,取得了一系列成果,但还存在不足之处。该领域的研究趋势在于规范化社会标注的表达,去除标签噪声及垃圾,使标签序化、层级化等。 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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[目的/意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法/过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果/结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。 相似文献
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[目的/意义]针对社会化标注系统用于数字档案资源组织后带来的资源检索与导航问题,提出依托主题图的数字档案资源聚合模型,以期提高数字档案资源检索效率并建立有序的可视化导航。[方法/过程]在剖析利用主题图实现社会化标注系统资源聚合相关研究现状的基础上,构建数字档案领域基于主题图的资源聚合模型,给出利用社会网络分析和形式概念分析析取数字档案资源主题图的主题类型、关联关系及资源指引三要素的体系化解决方案,从而实现数字档案标注系统资源聚合。[结果/结论]以NARA数字档案标注系统中的"Women at War"话题为例,利用所提方法并结合Ontopia工具实现目标话题的数字档案资源聚合,有效提高系统中数字档案资源的检索效率和导航效果。 相似文献
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首先对社会化标注系统的自组织特性进行论证,并指出其中的用户集、资源集、标签集及社会化标注系统均是自组织系统;然后运用超循环理论分别对它们的自组织演化机理进行探讨,并构建社会化标注系统的自组织演化模型;最后结合豆瓣网的网络结构,分析豆瓣网社会化标注系统自组织演化过程,为进一步研究用户行为、用户偏好和大众分类提供理论和实践方面的指导。 相似文献
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[目的/意义] 针对笔者此前提出的标签相关性判断策略进行优化,以提升策略的召回率,从而更好地支持标签应用研究与实践。[方法/过程] 为提升策略的召回率,以标签与认知的基本关系为基础,提出一种基于相对频次的改进策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的675 351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] 结果显示,该策略使得标签相关性判断的效果得到了显著改善。其中,对于频次不小于5的标签,策略的召回率大幅提升,由79.63%升至89.36%;准确率虽有略微下滑,由93.33%降至92.02%,但仍保持在较高水平。 相似文献
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标签是类似于关键词的标注语言,与主题词相比,标签属非受控词,允许用户任意进行标注,对信息资源组织有一定的作用。社会标注,即由网络用户为其所创建和关注的资源添加的标签,成为当前网络信息资源组织系统对资源进行组织和管理的重要方式之一。通过比较社会化标注系统的三大功能及其效果评价,提出了改进未来社会标注系统中信息检索功能的建议。 相似文献