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题名时态文本数据流特征流行趋势模型及算法
被引量：6
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作者
孟志青
许微微
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机构
浙江工业大学管理学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期417-422,共6页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LY15G010007)资助
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文摘
当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。
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关键词
时态文本模型
文本数据流
特征快速提取
实时挖掘算法
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Keywords
Temporal text model
Text data stream
Feature extraction
Real-time miningalgorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于语义的文本数据流概念漂移检测算法
被引量：5
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作者
储光
胡学钢
张玉红
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期24-30,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0801406)
国家自然科学基金(61503112
61673152)
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文摘
文本数据流中概念的频繁漂移导致有效信息不足,从而使得漂移检测和数据流分类准确率下降。针对该问题,引入潜在狄利克雷分布模型并考虑文本数据流隐含的语义信息,提出一种新的概念漂移检测算法。计算相邻模块中词和主题特征空间的语义相似度,其中主题的相似度根据主题-单词概率分布进行评估,当2个特征空间相似度都较低时判断为发生概念漂移。实验结果表明,与DDM、CDRDT、DWCDS、HDDM-W-Test和REDLLA算法相比,该算法对文本数据流中概念漂移的检测性能均有所提升,尤其在概念频繁漂移时可以显著减少漏检数量。
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关键词
概念漂移
语义
漂移检测
潜在狄利克雷分布模型
文本数据流分类
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Keywords
concept drift
semantic
drift detection
Latent Dirichlet Allocation（LDA） model
text data stream classification
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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