【摘 要】
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[目的/意义]标签聚类能够发现标签群体中蕴含的知识和语义结构,从而缓解标签所面临的歧义、模糊等问题,对于提升资源的检索效率、改善用户的使用体验、促进社会化标注系统的
【机 构】
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安徽理工大学经济与管理学院,复旦大学管理科学与工程博士后流动站
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于领域本体的煤矿安全数据融合方法及应用”（编号：51474007）,教育部人文社会科学研究项目“社会化标注环境下的标签层次关系发现方法研究”（编号：13YJCZH077）,安徽省人文社会科学重点研究基地项目“基于多源异构信息融合的煤矿安全管理体系与方法研究”（编号：SK2014A042）和“煤矿安全风险领域本体的构建技术及应用研究”（编号：SK2015A082）资助.
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[目的/意义]标签聚类能够发现标签群体中蕴含的知识和语义结构,从而缓解标签所面临的歧义、模糊等问题,对于提升资源的检索效率、改善用户的使用体验、促进社会化标注系统的深化应用具有十分重要的意义。[过程/方法]提出一种基于资源内容聚类的标签聚类方法,该方法首先利用谱聚类算法对资源的词特征进行聚类,获取资源内容的K个特征簇,然后利用点互信息测量标签与这K特征簇的相关性,最后依据最大相关性原则将标签全体聚类成K个类簇。[结果/结论]实验结果表明,由于有效利用了资源的内容这一重要信息,提出的方法与基于VSM的K-M
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