文档名：基于简介和评论的标签推荐方法研究
Web2.0时代,社会标签是信息资源组织的一种重要方式.标签推荐能够有效的帮助用户收集,定位,查找和共享在线资源.以往的标签推荐算法只是基于一种文本信息,比如基于电影的简介文本来进行标签推荐.但是实际上电影往往存在多种文本信息,比如同时存在摘要信息和评论信息,不同类型的信息能够反映电影的不同方面的属性,因此为了提高电影标签推荐的准确率和有效性,同时根据电影的简介和短评进行电影标签自动推荐,并使用多种方法融合基于不同类型文本的标签推荐的结果,实验证明,使用不同类型信息进行标签推荐能够比单一使用一种文本信息进行标签推荐有很大的提升.
作者：褚晓敏王中卿朱巧明周国栋
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
母体文献：中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015)论文集
会议名称：中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015)
会议时间：2015年11月13日
会议地点：广州
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：标签推荐算法 社会标签 摘要信息 评论信息
在线出版日期：2018年3月21日
基金项目：
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