【摘 要】
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[目的/意义]借鉴活跃度指数的设计思想,提出一种新的标签相关性判断策略,以改善标签相关性判断的效果和策略的通用性。[方法/过程]结合标签相关性判断的特点对活跃度指数的计
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[目的/意义]借鉴活跃度指数的设计思想,提出一种新的标签相关性判断策略,以改善标签相关性判断的效果和策略的通用性。[方法/过程]结合标签相关性判断的特点对活跃度指数的计算方法进行改造,进而提出一种基于多次活跃度指数迭代的标签相关性判断策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的67 5351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果。[结果/结论]实验结果显示,该策略的召回率为79.6%,准确率为93.3%,均较为理想,明显优于常用的Top-N策略。同时,该策略的通用性较好,适用于视频、音频、文本等各类型媒体。因此,该策略能够较好地解决标签的相关性判断问题。
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