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题名社会化标注环境下基于活跃度指数的图书特色挖掘研究
被引量:1
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作者
林鑫
石宇
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机构
华中师范大学信息管理学院
武汉大学信息管理学院
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出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2016年第9期102-106,共5页
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文摘
以社会化标签为基础数据源,文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型,并以国外知名图书社会化标注系统Library Thing中1206本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看,96.77%的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签,平均为6.5个;通过与SF Signal网站的专家总结的图书特色相比,该策略能够覆盖专家分析特色的77.2%,且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色,因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。
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关键词
社会化标签
活跃度指数
图书特色
数据挖掘
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Keywords
social tag
active index
book characteristics
data mining
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名基于活跃度指数的标签相关性判断研究
被引量:11
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作者
林鑫
周知
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机构
武汉大学信息管理学院
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2015年第9期97-103,共7页
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基金
教育部人文社会科学青年基金项目"社会网络环境下信息内容主题挖掘与语义分类研究(项目编号:13YJC870008)"
国家自然科学青年基金项目"社会网络环境下基于用户-资源关联的信息推荐研究(项目编号:71303178)"研究成果之一
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文摘
[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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关键词
活跃度指数
社会化标签
标签相关性
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Keywords
activity index social tag taga relevance
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G254
[文化科学—图书馆学]
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