Abstrakt. Befintliga kategoriseringsalgoritmer behandlar homogena webbobjekt och betraktar inbördes relaterade objekt som ytterligare funktioner när man tar hänsyn till sambanden med andra typer av objekt. Att fokusera på någon enskild aspekt av det inter-objekt-förhållandet är dock inte tillräckligt för att helt avslöja de verkliga kategorierna av Web-objekt. I detta dokument föreslår vi en ny kategoriseringsalgoritm, kallad Iterativ förstärkningskategorisering Algoritm (IRC), för att utnyttja det fullständiga samspelet mellan olika typer av webbobjekt på webben, inklusive webbsidor och frågor. IRC klassificerar de inbördes relaterade webbobjekten genom att iterativt förstärka de individuella klassificeringsresultaten för olika typer av objekt via deras inbördes förhållande. Experiment på en clickthrough-log dataset från MSN sökmotorn visar att när det gäller F 1 åtgärd, IRC uppnå en 26,4% förbättring jämfört med en ren innehållsbaserad klassificeringsmetod. Den uppnår också 21 % förbättring jämfört med en frågemetadatabaserad metod, samt en 16,4 % förbättring av F1-måttet jämfört med den välkända virtuella dokumentbaserade metoden. Våra experiment visar att IRC konvergerar tillräckligt snabbt för att kunna tillämpas på verkliga tillämpningar.
Xue m.fl. I REF infördes en iterativ förstärkningskategorisering (IRC) som utnyttjar samband mellan webbobjekt för att förstärka innehållsbaserade klassificeringsresultat genom att föröka kategorin från ett objekt till relaterade.
Reinforcing Web-object Categorization Through Interrelationships
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}