【摘 要】
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针对影视节目标签手动采集费时费力,以及传统树状标签体系信息冗余且不全面等问题,提出一种标签自动获取技术。通过数据爬取技术采集与节目相关的互联网原始数据,然后通过文
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61801441);国家级大学生创新创业训练计划项目(JG18110205)
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针对影视节目标签手动采集费时费力,以及传统树状标签体系信息冗余且不全面等问题,提出一种标签自动获取技术。通过数据爬取技术采集与节目相关的互联网原始数据,然后通过文本分析、同义匹配、数据库匹配等技术进行数据分析与挖掘,最终实现对扁平化节目标签的获取。实验结果表明,在选取8~10个标签时,该算法准确率为84.3%~92.4%,召回率为53.4%~63.1%,说明该算法获取的标签能够很好地对影视节目进行描述。
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