【摘 要】
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由于标注过程简单,Web上标注系统的使用逐渐增长,但是,随意定义的标签缺少标准并且语义模糊.为改善标签系统推荐效果,帮助用户组织、管理及分享网络资源,提高检索效果.提出基
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥学院网络与智能信息处理重点实验室
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由于标注过程简单,Web上标注系统的使用逐渐增长,但是,随意定义的标签缺少标准并且语义模糊.为改善标签系统推荐效果,帮助用户组织、管理及分享网络资源,提高检索效果.提出基于用户标注信息的本体学习方法,针对不同映射情况,设计对应的本体学习模型和语义歧义消除模型,通过基于本体表示标签的语义信息和基于扩展本体语义关系的标签排序方法推荐标签.实验证明,召回率和精度都有提高,方法具有较好的可行性.
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