基于概念外延的Folksonomy语义关系挖掘方法.pdf

周鑫王军 (北京大学信息管理系 北京100871) 通过界定概念外延挖掘Tag间语义关系的方法。在del．icio．US真实数据上所进行的实验验证该方法是可行的。 del．icio．US 【关键词】语义关系挖掘Folksonomy 【分类号】TP393 SemanticRelationsin BasedonExtensionsof MiningFolksonomy ZhouXin Jun Wang ofInformation (Department Management，PekingUniversity，Beijing100871，China) find between orderto the of authorshowtO outtherelations study 【Abstract】InimproveperformanceFolksonomy，the methodof semantic onthe andextensionsof inthis Tags．A mining relations，basedfolk—tagging concepts，isproposed on also itindicatesthemethodis thedatasetofdel．icio．USis conducted，andt．hat paper．Anexperiment more isneeded． improvement relations del．icio．HS 【Keywords】SemanticminingFolksonomy 1 引 言 Vander Wal提出，可译为大众分类法，指由网络上的社区成员共同创造的主题标引系 sonomy一词最先由Thomas 的规范词表。而且这种描述是大家共同参与的，不同人赋予同一资源的标签被汇集起来，以供检索和浏览。与传 统的信息组织方式相比，Folksonomy不需要预先定义一个分类体系，也不需要资源描述者具备一定的标引知识， 系，给资源的组织和利用带来一些问题。例如：Tag的随意性和不规范性降低了资源的检索效率；语义关系的缺乏 使一词多义现象难以得到控制；平面化的Tag结构给资源的浏览带来诸多障碍。解决这些问题的一个途径是挖 掘Folksonomy中Tag问的语义关系。 在这方面已经有不少学者做了相关的研究工作。文献[2—5]采用聚类分析的方法，首先根据Tag问的共现 关系定义Tag的相似度，然后应用聚类算法将Tag划分成簇，并试图从Tag簇中发现某种语义关系。这种聚类的 收稿13期：2008—09—02 圈现代图书情报技术 万方数据 A去标引。当提高T。 引行为建立了概率模型，然后通过参数估计来对Tag 被多于T．个用户错误的用Tag 间的语义关系进行衡量和判断。实验表明这种方法效 时，EO(A)缩小，这时z可能缩小但x却可能放大；反 果很好，但是计算复杂。 之，当降低T．时，E0(A)放大，这时x可能缩小但z却 在相关研究的基础上，从改善资源利用效率的目 可能放大。因此，改变T．不能从本质上改善一个Tag 的真实外延与观察外延的近似关系，但从中可以看出， 的出发，笔者提出了一种充分利用F