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题名基于话题标签的微博主题挖掘
被引量：10
- 1
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作者
李敬
印鉴
刘少鹏
潘雅丽
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机构
中山大学信息科学与技术学院计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期30-35,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61033010
61272065)
+3 种基金
广东省自然科学基金资助项目(S2011020001182
S2012010009311)
广东省科技计划基金资助项目(2011B040200007
2012A010701013)
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文摘
随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型(ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比,HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。
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关键词
主题挖掘
微博
社交网络
话题标签主题模型
作者主题模型
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Keywords
topic mining
microblog
social network
hashtag topic model
author Topic model（ATM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合语义和社交特征的电子文献资源推荐方法研究
被引量：16
- 2
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作者
杨辰
刘婷婷
刘雷
牛奔
孙见山
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机构
深圳大学管理学院
合肥工业大学管理学院
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第6期632-640,共9页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目“基于科研社交网络挖掘的专家组合推荐问题的研究”(71701134)
国家自然科学基金面上基金项目“基于复杂适应菌群优化的新型港口布局、泊位与岸吊分配联合决策”(71571120)
+1 种基金
教育部人文社会科学研究基金“基于在线科研社交平台的合作者推荐研究”(16YJC630153)
广东省自然科学基金博士启动项目(2017A030310427)
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文摘
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
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关键词
文献资源
资源推荐
协同过滤
主题模型
社交网络
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Keywords
literature resources
resource recommendation
collaborative filtering
topic models
social networks
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分类号
G254
[文化科学—图书馆学]
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题名基于多维度谱系的文献著者社会网络模型研究
被引量：3
- 3
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作者
黄娟
杨新涯
魏群义
沈敏
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机构
重庆大学图书馆
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出处
《大学图书馆学报》
CSSCI
北大核心
2012年第5期67-70,共4页
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基金
中央高校基本科研业务费资助项目"图书馆个性化社会服务研究与实践"(项目编号:CDJSK10 02 25)的研究成果之一
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文摘
基于图书馆2.0系统构建文献著者的家谱、籍贯谱、学业谱(著者的学习经历)、从业谱(著者的工作经历)、学术谱(著者的各类型文献产出)等的知识库,旨在更深入地了解文献著者的社会属性和社会关系,以形成特定的社交群体和核心人群(同族网圈、乡亲网圈、学术网圈、同学网圈、同事网圈),扩展图书馆发展的新思路。
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关键词
多维度谱系
文献著者
社会网络模型
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Keywords
Multi-Dimension Pedigree
literature author ~ social network model
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
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题名基于改进HK模型的社交网络舆情演化
被引量：6
- 4
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作者
马永军
柴梦瑶
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机构
天津科技大学人工智能学院
天津科技大学食品安全管理与战略研究中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期86-91,共6页
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基金
天津市教委社会科学重大项目“大数据背景下食品安全网络舆情研究”(2017JWZD19)
天津市科技计划项目(17KPXMSF00140)。
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文摘
传统网络舆情演化研究中,网络结构平均聚类系数较小,平均路径长度较大,且个体之间的相对权威性相等。针对这种情况,提出一种基于个体相对权威性的改进HK(Hegsekmann-Krause)模型来对个体间的权威性进行量化,同时构建更符合实际社交网络性质的网络拓扑结构。实验结果表明:该模型随着有限信任阈值增大,演化后的最终观点数量减少;随着平均节点度增大,观点以更快的速度趋于一致;该模型能够有效提高网络平均聚类系数、降低平均路径长度,同时舆情演化效果与传统HK模型一致。
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关键词
个体相对权威性
HK模型
平均节点度
有限信任阈值
社交网络
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Keywords
Individual relative authority
HK model
Average degree of node
Bounded confidence threshold
social network
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于社会网络关注度的学科前沿热点挖掘
被引量：4
- 5
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作者
张晖
杨小彦
赵旭剑
杨春明
李波
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机构
西南科技大学理学院
西南科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2018年第3期46-52,共7页
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基金
四川省军民融合研究院开放基金项目(18sxb017)
西南科技大学博士基金项目(12zx7116)
+1 种基金
四川省信息管理与服务研究中心科研基金项目(SCTQ2016YB13)
四川省赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170901)
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文摘
从科研文献数据中挖掘出学科前沿热点是目前学术界和工业界亟待解决的问题.社会网络可以及时反映信息传播的实际受欢迎程度,故提出一种基于社会网络关注度的学科前沿热点挖掘方法.首先通过数据相关性分析、相关属性划分以及社会网络关注度因子挖掘,构建文献热度评价模型.同时,采用文档主题生成模型(latent dirichlet allocation,LDA)从文献热度评价模型挖掘的科研文献中识别出该学科的前沿热点.最后,在"artificial intelligence and image processing"学科的数据集上构建评价模型并进行多组对比实验,结果表明提出的方法有效提高了学科热点挖掘结果的前沿性,热点主题在时间维度上更具时效性.
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关键词
文献热度评价模型
社会网络关注度
相关性分析
LDA模型
因子挖掘
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Keywords
literature evaluation model
social network attention
correlation analysis
LDA model
factor mining
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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