基于TF-IDF相似度的标签聚类方法

• 作者: 唐常杰 巩杰 李川 段磊 韩敏
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 标签聚类 相似度 社会标签系统 TF-IDF技术
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 240-246
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5037字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2010.03.006

摘要

社会标签系统是Web 2.0中提出的新概念,旨在更好地表达用户的兴趣和意愿.标签聚类是社会标签数据挖掘中一个非常重要的研究课题.标签相似度的计算是标签聚类的关键技术.主要工作包括:(1)提出了一种基于TF-IDF的标签相似度计算方法和基于该相似度的聚类算法;(2)分析了影响标签相似度的条件;(3)通过实验表明:与已有方法相比,新方法的准确性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	李川	四川大学计算机学院	77	586	13.0	23.0
3	段磊	四川大学计算机学院	49	685	13.0	24.0
4	韩敏	四川大学计算机学院	5	65	3.0	5.0
5	巩杰	四川大学计算机学院	7	71	3.0	7.0