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基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析
被引量：
3
1
作者
张昌利
龚建国
闫茂德
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期642-648,共7页
针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型...
针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型可以在标签语义相似度计算中将标签标注行为的统计特性与复杂网络的拓扑特性有机地结合起来,形成一个具有良好数学性质的形式化系统。仿照模糊逻辑中T范数、S范数给出了抽象权值算子的具体化实现,形成具体化算子簇,可以通过调节参数(如参数h和阶数l)形成不同类型或不同全局性的具体化算子。设计实验方案,利用复杂网络链路预测的AUC指标、Precision指标对典型算子及算子簇进行了综合分析。分析结果表明,这些具体化算子同时具有"语义补充"、"语义破坏"两种相反作用,在算子阶数较低(如2≤l≤5)时能明显提高标签语义相似度计算的准确性,在社会化标签系统的高精确性个性化推荐算法设计中具有应用价值。
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关键词
复杂网络
链路预测
算子
社会化
标签
系统
标签语义相似
度
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职称材料
基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法
被引量：
10
2
作者
姚佳奇
徐正国
+2 位作者
燕继坤
熊钢
李智翔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第19期94-98,共5页
针对标签随着时间变化的动态多标签文本分类问题,提出了一种基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法。该算法在训练阶段,首先按照标签固定训练得到一个基于卷积神经网络的多标签文本分类器,然后以该分类器的倒数第二层的输出为文本...
针对标签随着时间变化的动态多标签文本分类问题,提出了一种基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法。该算法在训练阶段,首先按照标签固定训练得到一个基于卷积神经网络的多标签文本分类器,然后以该分类器的倒数第二层的输出为文本的特征向量。由于该特征向量是在有标签训练得到的,因而相对于基于字符串即文本内容而言,该特征向量含有标签语义信息。在测试阶段,将测试文档输入训练阶段的多标签文本分类器获取相应的特征向量,然后计算相似性,同时乘以时间衰减因子修正,使得时间越近的文本具有较高的相似性。最后,采用最近邻算法分类。实验结果表明,该算法在处理动态多标签文本分类问题上具有较优的性能。
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关键词
动态多
标签
文本分类
神经网络
标签语义相似
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职称材料
题名
基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析
被引量：
3
1
作者
张昌利
龚建国
闫茂德
机构
长安大学信息工程学院
长安大学电子与控制工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期642-648,共7页
基金
交通运输部应用基础研究项目(2011319812400)
中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2012JC022)
文摘
针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型可以在标签语义相似度计算中将标签标注行为的统计特性与复杂网络的拓扑特性有机地结合起来,形成一个具有良好数学性质的形式化系统。仿照模糊逻辑中T范数、S范数给出了抽象权值算子的具体化实现,形成具体化算子簇,可以通过调节参数(如参数h和阶数l)形成不同类型或不同全局性的具体化算子。设计实验方案,利用复杂网络链路预测的AUC指标、Precision指标对典型算子及算子簇进行了综合分析。分析结果表明,这些具体化算子同时具有"语义补充"、"语义破坏"两种相反作用,在算子阶数较低(如2≤l≤5)时能明显提高标签语义相似度计算的准确性,在社会化标签系统的高精确性个性化推荐算法设计中具有应用价值。
关键词
复杂网络
链路预测
算子
社会化
标签
系统
标签语义相似
度
Keywords
complex network
link prediction
operators
social tagging system
tag semantic similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法
被引量：
10
2
作者
姚佳奇
徐正国
燕继坤
熊钢
李智翔
机构
盲信号处理重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第19期94-98,共5页
文摘
针对标签随着时间变化的动态多标签文本分类问题,提出了一种基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法。该算法在训练阶段,首先按照标签固定训练得到一个基于卷积神经网络的多标签文本分类器,然后以该分类器的倒数第二层的输出为文本的特征向量。由于该特征向量是在有标签训练得到的,因而相对于基于字符串即文本内容而言,该特征向量含有标签语义信息。在测试阶段,将测试文档输入训练阶段的多标签文本分类器获取相应的特征向量,然后计算相似性,同时乘以时间衰减因子修正,使得时间越近的文本具有较高的相似性。最后,采用最近邻算法分类。实验结果表明,该算法在处理动态多标签文本分类问题上具有较优的性能。
关键词
动态多
标签
文本分类
神经网络
标签语义相似
Keywords
dynamic multi-label
text classification
neural networks
label semantic similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析
张昌利
龚建国
闫茂德
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于标签语义相似的动态多标签文本分类算法
姚佳奇
徐正国
燕继坤
熊钢
李智翔
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
10
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