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面向试验数据的标签本体及标签实例推荐方法

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针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化问题,提出一种标签本体及标签实例推荐方法.采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据,根据试验数据类型,构建本体概念,形成标签库;对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取,构建标签实例库;利用规则映射和自然语言处理方法对标签本体与标签实例进行关系映射;最后,挖掘用户个人信息以及使用标签信息,结合个人信息以及标签信息,形成基于标签及标签实例的智能推荐.对比现有模型,该推荐模型在MAE和MSE指标上分别降低了 8.82%和5.56%,AUC指标提高了 13.33%,对试验数据智能化管理具有重要意义.
A Recommendation Method Based on Tags and Tag Instances for Test Data

test datatagmulti-modal datanatural language processingintelligent recommendations

张骁雄、张明星、谢志豪、任智颖

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国防科技大学第六十三研究所,南京 210007

国防科技大学大数据与决策实验室,长沙 410073

南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044

中国兵器工业计算机应用技术研究所,北京 100089

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试验数据 标签本体 多模态数据 自然语言处理 智能推荐

特殊领域青年人才托举工程项目国防科技大学校科研计划

2021-JCJQ-QT-050ZK20-46

2023

10.3969/j.issn.1002-0640.2023.10.006

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2023.48(10)
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