噪声超链接清除系统的实现：一种语义与相关度方法
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2023-03-07 v1 人工智能
摘要
随着网络上数据量的增长，作为网络图表示的网络结构图持续演化。该图的结构已逐渐从基于内容转向非基于内容。此外，网络结构图中的垃圾数据（如噪声超链接）会对信息检索与链接挖掘算法的速度和效率产生不利影响。该领域以往的工作侧重于使用结构化和字符串方法去除噪声超链接。然而，这些方法可能误删有用链接，或在特定情况下无法检测噪声超链接。本文首先利用交互式爬虫构建超链接数据集，随后通过语义网方法与工具（如 DBpedia 本体）研究超链接的语义与相关度结构，最后在 DBpedia 本体上使用推理机执行噪声超链接的清除过程。我们的实验证明了语义网技术在去除噪声超链接方面的准确性与能力。
引用
@article{arxiv.2303.03321,
title = {Implementation of a noisy hyperlink removal system: A semantic and relatedness approach},
author = {Kazem Taghandiki and Elnaz Rezaei Ehsan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.03321},
year = {2023}
}