【摘 要】
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针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站导航标签体系中标签的相似性,学习不同导航标
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;中国移动通信有限公司研究院大数据与IT技术研究所;
【基金项目】
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深圳基础研究计划资助项目(JCYJ20160229195940462);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JQ6034,2017JM6095);浙江省自然科学基金资助项目(LGG18F020016)
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针对现有标签体系粒度粗和层级结构不明显的问题,提出了一种基于语义分析的自动化标签体系融合构建方法。该方法通过分析不同网站导航标签体系中标签的相似性,学习不同导航标签间的等同映射关系和上下位映射关系,进而融合不同网站的导航标签体系以得到细粒度且层级分明的标签体系。为了评估该方法在标签体系融合构建方面的精度,首次提出标签重合度和上下位关系重合度两个测试指标进行衡量。实验结果表明,与基于同义词林的标签体系融合构建方法相比,所提方法在标签重合度和上下位关系重合度上提升了5%以上,可以构建出精准有效且适应不同领域的标签体系,为构建精准的用户画像打下基础。
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