Skip to main content

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Method for Extracting Correct Links from Automatic Created Links on Folksonomy

verfasst von : Akio Kobayashi, Hiroki Sakaji, Masaki Kohana

Erschienen in: Advances in Network-Based Information Systems

Verlag: Springer International Publishing

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

A folksonomy is a system to classify an online item/concept by a short text label as a tag that is applied by users. Many folksonomies include many tags that consist words of long-tail contents. To explain these tags, A wiki-like system provided by some folksonomy services for user understanding. These systems provide a function that creates a link to another article automatically that described in an article for enriching the articles. The cause of the automatic link construction function, those wiki-like systems includes many incorrect links. By these incorrect links, it is hard to use the systems for applications that use Wikipedia internal links. Therefore, we propose a method for extracting correct links from all of the automatically created links.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
1.
Zurück zum Zitat Horita, K., Kimura, F., Maeda, A.: Automatic keyword extraction for wikification of east asian language documents. Int. J. Comput. Theory Eng. 8(1), 32 (2016)CrossRef Horita, K., Kimura, F., Maeda, A.: Automatic keyword extraction for wikification of east asian language documents. Int. J. Comput. Theory Eng. 8(1), 32 (2016)CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Jargalsaikhan, D., Matsuda, N.O.K., Inui, K.: Building a corpus for japanese wikification with fine-grained entity classes. In: ACL 2016, p. 138 (2016) Jargalsaikhan, D., Matsuda, N.O.K., Inui, K.: Building a corpus for japanese wikification with fine-grained entity classes. In: ACL 2016, p. 138 (2016)
3.
Zurück zum Zitat Ohta, H., Kobayashi, A., Masuyama, S.: Estimation of inheritance relationship between contents on social media 2014; case study of niconico as a video-sharing site. In: 2014 International Conference of Advanced Informatics: Concept, Theory and Application (ICAICTA), pp. 191–196, August 2014 Ohta, H., Kobayashi, A., Masuyama, S.: Estimation of inheritance relationship between contents on social media 2014; case study of niconico as a video-sharing site. In: 2014 International Conference of Advanced Informatics: Concept, Theory and Application (ICAICTA), pp. 191–196, August 2014
Metadaten
Titel
A Method for Extracting Correct Links from Automatic Created Links on Folksonomy
verfasst von
Akio Kobayashi
Hiroki Sakaji
Masaki Kohana
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-65521-5_106

Premium Partner