基于LSA的社会化标注系统标签语义检索研究

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在分析社会化标注系统标签检索研究现状基础上,针对传统方法可计算性不高、完备性不够、无法分辨自然语言的语义模糊性等不足,提出基于潜在语义分析的社会化标注系统标签语义检索模型,改进标签-资源矩阵权重计算算法,完善社会化标注系统的语义标注方法。并以delicious系统为例,抓取数据进行验证分析,通过对比,证明提出的模型和改进的算法能显著提高标签检索效率。 Based on the analysis of the status quo of social tagging system tag search, in view of the lack of computability of the traditional methods and the insufficiency of completeness, the semantic fuzziness of natural language can not be distinguished. Based on the potential semantic analysis, Model, improved label - resource matrix weight calculation algorithm, perfecting the semantic annotation method of social annotation system. Taking the system of delicious as an example, the data are captured for verification analysis. By comparing, the proposed model and the improved algorithm can significantly improve the efficiency of label retrieval.
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