【摘 要】
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采用社会化标签可以提高检索质量,但真实的标注系统往往比较稀疏,并且标签存在无序性、不规范性和低效性等特点,因此单纯使用传统的SimRank等相似度算法难以奏效.为此,在SimR
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61340020,61272373,61300088）, 辽宁省自然科学基金项目（201202031）
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采用社会化标签可以提高检索质量,但真实的标注系统往往比较稀疏,并且标签存在无序性、不规范性和低效性等特点,因此单纯使用传统的SimRank等相似度算法难以奏效.为此,在SimRank算法基础上融入Jaccard系数计算,提出一种改进的社会化标签的相似度计算方法,称作Jaccard SimRank（JSR）算法,更加直观地描述社会化标签之间的相似度,在用户标注网络资源时自动对标签集进行扩展,增加标注密度,并在检索时对标签集进行扩展,因而能够更充分利用社会化标注系统的信息实现有效检索.实验结果表明,与传统的相
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