复杂网络驱动的社交标签语义相似度提升与应用

该篇论文《基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析》发表于2012年9月的电子科技大学学报第41卷第5期，由张昌利、龚建国和闫茂德两位作者共同完成。研究主要关注的是社会化标签系统中的关键问题——如何有效地计算标签之间的语义相似度。 论文的核心观点是，传统的标签语义相似度计算方法往往依赖于“用户-对象-标签”三元组的统计模型或者复杂网络的纯拓扑结构，而作者提出了一种创新的方法，即结合标签语义相似度权值和一种抽象权值算子，构建了一个既能反映标签标注行为的统计特性，又能体现复杂网络拓扑结构的综合模型。这种模型在形式化系统中具有良好的数学性质，允许通过调整参数（如h和阶数l）来生成不同类型或全局性的具体化算子。 模糊逻辑中的T范数和S范数在这里被具体化，形成了一系列算子簇，这些算子在计算过程中既表现出“语义补充”的效果，也能产生“语义破坏”的影响。作者通过实验，使用链路预测的AUC指标（Area Under the Curve，用于评估链接预测模型的性能）和Precision指标，对典型算子以及算子簇的性能进行了全面评估。实验结果显示，当算子的阶数较低（如2到5）时，这些具体化算子显著提高了标签语义相似度的计算精度，这对于提升社会化标签系统在个性化推荐算法中的准确性和精度具有重要的实际应用价值。 因此，本文的研究成果对于理解和优化社会化标签系统，提升推荐系统的精准度，以及在网络数据分析和挖掘领域中，尤其是在复杂网络背景下处理语义信息具有重要意义。通过这种新颖的结合统计特性和网络结构的分析方法，有助于改进社会媒体内容的组织和搜索，从而更好地满足用户的个性化需求。