38、网站关键对象识别与自然语言处理在语义网中的应用

网站关键对象识别与自然语言处理在语义网中的应用

在当今数字化的时代，网站内容的有效管理和信息检索变得至关重要。一方面，需要识别网站的关键对象以优化网站内容；另一方面，自然语言处理（NLP）在语义网中的应用也为信息检索带来了新的解决方案。

网站关键对象识别

在网站分析中，有一种用于发现网站关键对象的方法。首先，明确了网络对象的定义，它是网页内具有元数据描述其内容的结构化文字组或多媒体资源，而网站关键对象则是最能吸引用户兴趣的网络对象。

该方法使用聚类算法将网络用户会话分组。为了实现网络对象，创建了一个本体来为网站添加元数据，并引入了一种用于比较两个网络对象的相似度度量方法。通过将产生的结果与专家意见进行比较，证明了这些方法的有效性。

以智利地理信息系统（GIS）服务提供商 dMapas 网站为例，所发现的网站关键对象经过了一组选定用户的验证，证明了其正确性。这些关键对象不仅可以指出用户正在寻找的信息，还能指出哪些呈现格式对他们最有吸引力。

下面是使用自组织特征映射（SOFM）、K - 均值和关联规则发现的聚类情况：
| 聚类算法 | 聚类结果 |
| — | — |
| SOFM | 制图学、地理商业、演示、制图学与 GIS、公司与制图学、演示与制图学、演示与 GIS、公司与 GIS、制图学与地理商业 |
| K - 均值 | 制图学、地理商业、制图学与 GIS、演示与制图学、制图学与 GIS |
| 关联规则 | 制图学、地理商业、制图学与 GIS、地理商业与 GIS、公司与制图学演示与制图学、制图学与公司、演示与制图学、制图学与地理商业、演示与 GIS、演示与地理商业、公司与 GIS、制图