基于语义相似度的标签优化

作     者：钱肃驰 彭甫镕 陆建峰 QIAN Suchi;PENG Furong;LU Jianfeng

作者机构：南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2015年第45卷第2期

页      面：37-42页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省"六大人才高峰"资助项目 

主　　题：社交媒体 标签优化 电影标签 语义相似度 内容相似度 

摘      要：为解决社交媒体中标签的缺失、错误等问题,提出一种基于内容相似度和语义相似度的标签优化方法。首先利用TF-IDF(term frequency—inverse document frequency)计算文本间相似度,然后利用文本间相似度与标签相似度的一致性定义了目标函数,最后加入了修正项来减少优化前后用户提供标签的偏差。将目标函数应用到豆瓣电影标签进行优化,并将结果与原标签进行比较分析。与原标签相比,优化后的标签准确性得到了提高。试验结果表明,该方法能够有效地优化标签,有效解决标签缺失和错误等问题。