[发明专利]一种基于网络结构和语义相关性度量的标签语义学习方法有效
| 申请号： | 201810914904.3 | 申请日： | 2018-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN109189936B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 王嫄;杨巨成;李政;赵婷婷;陈亚瑞;赵青 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F40/30 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300457 天津市滨*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于网络结构和语义相关性度量的标签语义学习方法，包括基于用户行为事实初始化标签网络得到事实标签网络G；根据事实标签网络G构建规约后的标签网络G |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 结构 语义 相关性 度量 标签 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于网络结构和语义相关性度量的标签语义学习方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、基于用户行为事实初始化标签网络，得到事实标签网络G；步骤2、根据事实标签网络G构建规约后的标签网络GR；步骤3、在标签网络GR上应用改进的随机游走策略构建基于随机游走策略的标签网络GC；步骤4、基于标签相关的文本信息构建标签网络GT；步骤5、对标签网络GC、标签网络GT进行归一化处理，通过随机游走策略和词向量学习方法学习标签语义向量表示。
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