Detta papper studerar webbobjekt klassificering problem med den nya prospektering av sociala taggar. Att automatiskt klassificera webbobjekt i hanterbara semantiska kategorier har länge varit en grundläggande förprocess för att indexera, bläddra, söka och bryta dessa objekt. Den explosiva tillväxten av heterogena webbobjekt, särskilt icke-textuella objekt som produkter, bilder och videor, har gjort problemet med webbklassificering allt svårare. Sådana föremål lider ofta av brist på lättåtkomliga funktioner med semantisk information, sammankopplingar mellan varandra samt utbildningsexempel med kategorietiketter. I detta dokument undersöker vi de sociala märkningsuppgifterna för att överbrygga denna klyfta. Vi kastar webbobjekt klassificering problem som ett optimeringsproblem på en graf av objekt och taggar. Vi föreslår sedan en effektiv algoritm som inte bara använder sociala taggar som berikade semantiska funktioner för objekten, utan också drar slutsatser om kategorierna av omärkta objekt från både homogena och heterogena märkta objekt, genom den implicita anslutningen av sociala taggar. Experimentella resultat visar att utforskningen av sociala taggar effektivt ökar klassificeringen av webbobjekt. Vår algoritm överträffar avsevärt toppmoderna allmänna klassificeringsmetoder.
Yin m.fl. REF har undersökt sociala taggar för klassificering av webbobjekt och validerat att prospektering av sociala taggar effektivt ökar klassificeringen av webbobjekt.
Exploring social tagging graph for web object classification
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}