区分标签质量的机器生成标签聚类研究

章成志; 顾晓雪

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摘要

【目的】常规的标签或词语聚类没有考虑聚类对象的质量差异对聚类效果的影响,本文旨在分析不同质量的机器生成标签的聚类效果差异,并提出融合标签质量的标签聚类算法优化建议。【方法】首先,抓取Engadet中英文博客数据,对其进行数据预处理得到候选标签,抽取标签社会化特征与内容特征并进行权重计算,采用两种标签质量区分策略,得到不同质量的标签集合;然后,对不同质量的标签集合进行相似度计算,使用AP算法进行聚类,分析比较它们的聚类结果。【结果】实验结果表明,对于中英文标签,Top5标签聚类结果要优于Top5-10标签聚类结果,加权社会化属性标签聚类结果优于不加权社会标签聚类结果。【局限】区分标签质量的方法比较单一,缺乏评价标签质量的有效方法。【结论】高质量的机器生成标签聚类结果比低质量的标签聚类结果更好,对标签的社会化属性的加权能够提高机器生成标签的聚类效果,且社会化属性可以作为区分标签质量的特征之一。

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来源
《现代图书情报技术》 |2015年第10期|22-29|共8页
作者
章成志; 顾晓雪;
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作者单位

1. 南京理工大学经济管理学院 2. 江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学);

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正文语种 chi
中图分类文献标引与编目;
关键词
标签质量; 标签聚类; 聚类评估;

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