【摘 要】
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本文以标签与认知的基本关系为基础,提出了一种基于相对频次的改进策略,在标签预处理的基础上，计算每一个标签的相对频次，并将其最高数值赋为1，进而对其他结果进行归一化处理;之后，根据预先设定的阈值筛选出相关标签集合。并以社会化标注社区“豆瓣电影”的675351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果.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
【机 构】
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武汉大学信息管理学学院,武汉,430072
【出 处】
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第五届全国情报学博士生学术论坛暨2015中国信息资源管理论坛
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本文以标签与认知的基本关系为基础,提出了一种基于相对频次的改进策略,在标签预处理的基础上，计算每一个标签的相对频次，并将其最高数值赋为1，进而对其他结果进行归一化处理;之后，根据预先设定的阈值筛选出相关标签集合。并以社会化标注社区“豆瓣电影”的675351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果.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.
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