基于 60 万+ 移动应用评论构建安全隐私分类学的 TaxoScale 流水线

针对移动应用评论规模远超现有自动化分类体系处理上限的问题，TaxoScale 流水线利用 60 万+ 条评论构建分类学。 该方法结合递归层次聚类与 LLM 节点命名，在路径、层级及覆盖指标上优于强基准模型，并发现既有分类体系中缺失的新分支。 团队公开了代码与数据以支持可复现性，未来研究可在此基础上探索分类学的动态演进能力。