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面向浏览推荐的网页关键词提取 被引量:4
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作者 闫兴龙 刘奕群 +2 位作者 马少平 张敏 茹立云 《智能系统学报》 北大核心 2012年第5期398-403,共6页
在网页浏览推荐任务中,如何利用网页内容选取合适的推荐关键词是具有挑战性的研究热点.为了实现有效的关键词推荐方法,利用大规模的真实网络用户浏览行为数据,以及相关提取算法和新词发现算法实现并比较了基于领域关键词提取技术和基于... 在网页浏览推荐任务中,如何利用网页内容选取合适的推荐关键词是具有挑战性的研究热点.为了实现有效的关键词推荐方法,利用大规模的真实网络用户浏览行为数据,以及相关提取算法和新词发现算法实现并比较了基于领域关键词提取技术和基于查询词候选集合的关键词推荐方法.实验结果证明,2种方法都能够有效地表征用户信息需求,而第1种推荐方法的准确率更高,具有更好的推荐性能. 展开更多
关键词 浏览推荐 关键词推荐 关键词提取 网页关键词
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基于位置的个性化关键词查询推荐
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作者 梁耀培 吴定明 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期467-472,共6页
查询推荐是指根据用户的输入提供若干替代的查询,用户使用推荐的查询去检索,得到更多符合需求的信息.利用基于位置的关键词查询推荐所提供的替代关键词能够检索到在用户查询位置附近的信息.用户提交的关键词常是多义词且含有各自的背景... 查询推荐是指根据用户的输入提供若干替代的查询,用户使用推荐的查询去检索,得到更多符合需求的信息.利用基于位置的关键词查询推荐所提供的替代关键词能够检索到在用户查询位置附近的信息.用户提交的关键词常是多义词且含有各自的背景偏好,采用具有个性化的推荐查询则能检索到符合用户偏好的信息。为同时满足空间位置邻近和个性化需求,提出一种基于位置的个性化关键词查询推荐方法,使推荐查询的关键词能够检索到位于用户附近且符合其偏好的信息。用关键词-文档二部图表示不同关键词查询之间的语义相似性,采用动态边权重调整策略,建立与关键词相关的文档和用户当前位置的空间关系,使用分类向量模型表示用户的兴趣爱好,应用带重启的随机漫步模型,得到与用户输入的关键词具有较高相似度的其他关键词.在AOL真实数据集上的测试结果表明,该方法为用户推荐的关键词不仅可以满足用户的信息需求,还可以检索到用户位置附近符合其偏好的文档。 展开更多
关键词 人工智能 数据库 数据结构 关键词推荐 个性化 随机漫步 空间坐标数据 二部图
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基于加权超图随机游走的文献关键词提取算法 被引量:12
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作者 马慧芳 刘芳 +1 位作者 夏琴 郝占军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1410-1414,共5页
针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边... 针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边,将标题中不同词项视为超点来构建超图,并对超图中的超边与超点同时加权,进而设计一种基于加权超图随机游走的关键词提取算法对文献标题的词项进行提取.该模型通过对文献来源,发表年份以及被引次数建模来对超边进行加权,根据节点之间的关联度以及每对节点在特定标题中的共现距离对超点加权.最后,通过超图上的随机游走计算出节点的重要性进而确立可推荐的关键词.实验表明,与三种基准短文本关键词提取算法相比,本文算法在精确率和召回率方面均有所提高. 展开更多
关键词 加权超图 加权策略 关键词推荐 随机游走 自然语言处理 数据挖掘
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科研兴趣空间挖掘与多任务推荐研究——基于异质信息网络表示学习 被引量:2
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作者 崔鸿飞 冯子函 张靖雨 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第10期1224-1237,共14页
丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源,从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘,可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年... 丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源,从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘,可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年的13万篇文章,挖掘科研人员的历史行为信息,构建同时包含作者、论文、关键词的异质信息网络,利用异质信息网络表示学习算法metapath2vec将该网络嵌入成为异质向量空间,并通过计算异质向量空间中向量的相似度指标,同时实现科研合作者推荐与科研兴趣关键词推荐。与已有研究相比,本研究的方法更加重视多任务协同,不仅在新增的科研兴趣关键词的任务中获得了有意义的推荐结果,还显著提高了科研合作者推荐的准确度。同时,本研究在作者空间与关键词空间进行了深入挖掘,并证明其在科研兴趣的语义理解方面具有指导意义。本研究在科研兴趣的研究、挖掘与推荐方面提供了新的研究视角。 展开更多
关键词 异质信息网络 网络表示学习 合作者推荐 关键词推荐 科研兴趣空间
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