Uncertainty Analysis for the Keyword System of Web Events
Uncertainty Analysis for the Keyword System of Web Events
复制标题
网络事件关键词系统的不确定性分析
DOI：
10.1109/tsmc.2015.2470645
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发表时间：
2016-06
影响因子：
8.7
通讯作者：
Zheng Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Junyu Xuan;Xiangfeng Luo;Guangquan Zhang;Jie Lu;Zheng Xu
针对热点Web事件的网页推荐可以帮助人们轻松地跟踪这些Web事件的演变。同时，一个Web事件的网页数量也存在不同程度的语义不确定性，如概括性信息和详细信息。显然，把握Web事件的语义不确定性可以提高网页推荐的准确性。然而，传统的基于点击率或基于聚类的网页推荐方法忽略了这些不同程度的语义不确定性。在本文中，我们提出了一个框架，以确定不同层次的语义不确定性的Web事件，然后利用这些网页推荐。我们的想法是考虑一个Web事件作为一个系统组成的不同的关键字，这个关键字系统的不确定性是相关的特定Web事件的不确定性。基于关键词关联关联网络的Web事件表示方法和Shannon熵，识别Web事件语义不确定性的不同层次，构建语义金字塔（SP）来表达Web事件的不确定性层次。最后，开发了一个基于SP的网页推荐系统。实验表明，该算法能够有效地捕捉Web事件不同层次的语义不确定性，可应用于网页推荐。
Webpage recommendations for hot Web events can assist people to easily follow the evolution of these Web events. At the same time, there are different levels of semantic uncertainty underlying the amount of Webpages for a Web event, such as recapitulative information and detailed information. Apparently, the grasp of the semantic uncertainty of Web events could improve the satisfactoriness of Webpage recommendations. However, traditional hit-rate-based or clustering-based Webpage recommendation methods have overlooked these different levels of semantic uncertainty. In this paper, we propose a framework to identify the different underlying levels of semantic uncertainty in terms of Web events, and then utilize these for Webpage recommendations. Our idea is to consider a Web event as a system composed of different keywords, and the uncertainty of this keyword system is related to the uncertainty of the particular Web event. Based on keyword association linked network Web event representation and Shannon entropy, we identify the different levels of semantic uncertainty, and construct a semantic pyramid (SP) to express the uncertainty hierarchy of a Web event. Finally, an SP-based Webpage recommendation system is developed. Experiments show that the proposed algorithm can significantly capture the different levels of the semantic uncertainties of Web events and it can be applied to Webpage recommendations.
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影响因子：
22.7
作者：
HECKERMAN, D;WELLMAN, MP
通讯作者：
WELLMAN, MP
DOI：
10.1145/2086737.2086739
发表时间：
2012-02
期刊：
ACM Trans. Knowl. Discov. Data
影响因子：
--
作者：
Tomoharu Iwata;Takeshi Yamada;Yasushi Sakurai;N. Ueda
通讯作者：
Tomoharu Iwata;Takeshi Yamada;Yasushi Sakurai;N. Ueda
影响因子：
4.8
作者：
Clark, JS
通讯作者：
Clark, JS
影响因子：
2
作者：
M. Benzi;M. Benzi;E. Seneta
通讯作者：
M. Benzi;M. Benzi;E. Seneta
影响因子：
5.6
作者：
M. Scutari;J. Denis
通讯作者：
M. Scutari;J. Denis