社会化标签质量自动评估研究

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摘要：【目的】对用户标注的大量标签实现自动评估，自动选择或推荐高质量的标签，提高社会化标签应用效果。【方法】现有的标签质量评估研究割裂了标签的内容属性与社会化属性，没有结合标签多方面属性进行综合评估。因此本文以博文标签作为研究对象，融合社会化标签内容属性与社会化属性，利用统计机器模型对社会化标签质量进行自动评估研究。【结果】结果显示，结合标签的内容属性特征和社会化属性特征，支持向量机标签质量评估模型评估结果明显优于多元回归和朴素贝叶斯评估结果。【局限】仅使用科学网博文的标签数据，其社会化功能还不够完善，一些社会化属性并不能有效地提高社会化标签质量自动分类效果。【结论】该工作为进一步提升社会化标签的组织与应用质量打下基础。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93371X/201510/666565928.html

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关键词：社会化 朴素贝叶斯 支持向量机 cqvip 大家共享 社会化标签 标签质量 统计机器学习模型 自动评估