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| 內容簡介： |
社会化标注系统已发展成为重要的网络资源组织 与共享平台，是Web 2.0以来网
络服务的重要发展方向之一。宣云干编著的《社会化 标签的语义检索研究》鉴于绝大多数用户的标注行为 符合社会共同认识，
存在基本的、潜在的语义结构支配标签的出现和资源 语义构成，结合潜在语义分析这一 信息检索代数模型，提出基于潜在语义分析的标签语
义检索模型和排序算法，来解决由 于标签的模糊性、不规范及资源数据庞大等造成的漏 检、低效率等问题。
《社会化标签的语义检索研究》在大量真实数据
集上进行了实验研究，验证了方案的实用性与可行性 ，可作为 系统开发者、信息研究者、网络服务提供者、信息管
理者、高等院校师生及相关人员学 习、研究的参考书。
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| 目錄：
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1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 社会化标注系统研究
1.2.2 社会化标注系统中标签的语义标注研究
1.2.3 社会化标注系统中检索的排序算法研究
1.3 研究范围界定与思路
1.3.1 研究范围的界定
1.3.2 基本假设
1.3.3 研究思路
1.4 研究内容安排与创新点
1.4.1 研究内容安排
1.4.2 创新点
1.5 本章小结
2 社会化标注系统标签语义检索模型研究
2.1 社会化标注介绍
2.1.1 社会化标注的发展历程
2.1.2 社会化标注的定义与系统模型
2.1.3 社会化标注系统要素分析
2.1.4 社会化标注系统标签检索的不足
2.2 潜在语义分析简介
2.2.1 潜在语义分析概述
2.2.2 潜在语义分析的数学依据
2.3 基于潜在语义分析的标签语义检索
2.3.1 语义检索
2.3.2 基于潜在语义分析的标签语义检索模型
2.4 本章小结
3 基于LSA的社会化标注系统语义标注研究
3.1 传统资源模型
3.2 改进资源模型
3.2.1 标注频数与局部权重
3.2.2 条件熵与标签全局权重
3.2.3 互信息与资源全局权重
3.3 矩阵生成与奇异值分解
3.4 语义空间更新
3.5 本章小结
4 社会化标注系统标签语义检索相似度计算与排序研究
4.1 相似度计算比较分析与改进
4.2 排序算法介绍
4.2.1 PageRank算法
4.2.2 HITS算法
4.2.3 基于检索用户排序算法
4.2.4 FolkRank算法
4.2.5 GRank算法
4.2.6 GFolkRank算法
4.2.7 SocialSimRank算法
4.2.8 SocialPageRank算法
4.3 排序算法改进
4.3.1 利用相似用户来修正排序
4.3.2 考虑时序特性来修正排序
4.3.3 相似度计算修正
4.4 本章小结
5 社会化标注系统标签语义检索实证研究——以delicious.com为例
5.1 数据获取与实验
5.2 分析与评价
5.3 中文标签的检索
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
附录A 抓取的部分原始数据
附录B 整理出的数据
附录C 资源标注频次数据
附录D 标签标注频次数据
附录E 资源与资源代码
附录F 奇异值分解后的T，S，D矩阵
附录G 基于LSA的余弦相似度修正计算排序结果
附录H 基于VSM的余弦相似度计算结果
附录I 与检索提问式相关的52个核心资源
附录J 基于LSA的查全率计算结果
附录K 基于VSM的查全率计算结果
附录L 基于LSA的查准率计算结果
附录M 基于VSM的查准率计算结果
参考文献
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