【摘 要】
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以社会化标签为基础数据源,文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型,并以国外知名图书社会化标注系统Library Thing中1206本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院,武汉大学信息管理学院
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以社会化标签为基础数据源,文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型,并以国外知名图书社会化标注系统Library Thing中1206本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看,96.77%的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签,平均为6.5个;通过与SF Signal网站的专家总结的图书特色相比,该策略能够覆盖专家分析特色的77.2%,且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色,因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。
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