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基于标签主题的协同过滤推荐算法研究 被引量:23
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作者 文俊浩 袁培雷 +2 位作者 曾骏 王喜宾 周魏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期247-252,258,共7页
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各... 传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。 展开更多
关键词 标签主题 协同过滤 潜在Dirichlet分布模型 个性化推荐 相似度
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基于话题标签的微博主题挖掘 被引量:10
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作者 李敬 印鉴 +1 位作者 刘少鹏 潘雅丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期30-35,共6页
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... 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。 展开更多
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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基于主题标签和CRF的中文微博命名实体识别 被引量:13
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作者 朱颢东 杨立志 +1 位作者 丁温雪 冯嘉美 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期316-321,共6页
近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体的识别研究提供了一种全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,论文提出了一种规则与统计相结合的中文微博命名实体识别方法.该方法首先利用中文微博的主题标签对处理后... 近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体的识别研究提供了一种全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,论文提出了一种规则与统计相结合的中文微博命名实体识别方法.该方法首先利用中文微博的主题标签对处理后的数据进行筛选,然后再选取合适的特征模板,并利用条件随机场模型(Conditional random fields,CRF)进行实体识别.为了满足实验要求,该文将传统网页爬虫方法与API接口采集方法相结合进行微博数据采集.实验结果表明,该方法能够有效提高中文微博命名实体的识别效果. 展开更多
关键词 命名实体 中文微博 主题标签 条件随机场
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面向科学研究主题的文献隐含时间信息分析与挖掘 被引量:3
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作者 沈思 徐飞 吴鹏 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期370-381,共12页
本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时... 本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时间词抽取。在此基础上利用标签主题模型1abe1ed-LDA实现文本隐含时间标签的生成,以及基于时间维度的文本语义相似度计算。实验结果表明,本研究能较好地生成文献隐含时间信息,也能更有效地帮助用户提高弱信息检索结果的相关性。 展开更多
关键词 标签主题模型 隐含时间特征 文本挖掘 标签生成
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基于长短期记忆多维主题情感倾向性分析模型 被引量:23
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作者 滕飞 郑超美 李文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2252-2256,共5页
针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题,提出基于长短期记忆模型的多维主题模型(MT-LSTM)。该模型是一个多层多维序列计算模型,由多维长短期记忆(LSTM)细胞网络组成,适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将... 针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题,提出基于长短期记忆模型的多维主题模型(MT-LSTM)。该模型是一个多层多维序列计算模型,由多维长短期记忆(LSTM)细胞网络组成,适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将微博语句分为多个层次进行分析,纵向以三维长短期记忆模型(3D-LSTM)处理词语及义群的情感倾向,横向以多维长短期记忆模型(MD-LSTM)多次处理整条微博的情感倾向;然后根据主题标签的高斯分布判断情感倾向;最后将几次判断结果进行加权得到最终的分类结果。实验结果表明,该算法平均查准率达91%,最高可达96.5%;中性微博查全率高达50%以上。与递归神经网络(RNN)模型相比,该算法F-测量值提升40%以上;与无主题划分的方法相比,细致的主题划分可将F-测量值提升11.9%。所提算法具有较好的综合性能,能够有效提升中文微博情感倾向分析的准确性,同时减少训练数据量,降低匹配计算的复杂度。 展开更多
关键词 中文微博 情感倾向分析 长短期记忆 多层多维模型 主题标签
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主题模型自动标记方法研究综述 被引量:1
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作者 何东彬 陶莎 +2 位作者 朱艳红 任延昭 褚云霞 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2861-2879,共19页
主题模型常用于非结构化语料库和离散数据建模,抽取隐含主题分布。由于主题发现结果采用词列表形式,理解其含义较为困难。尽管通过人工标记可生成更具解释性和易理解的主题标签,但成本巨大缺乏可行性,而自动主题标记的研究为解决该问题... 主题模型常用于非结构化语料库和离散数据建模,抽取隐含主题分布。由于主题发现结果采用词列表形式,理解其含义较为困难。尽管通过人工标记可生成更具解释性和易理解的主题标签,但成本巨大缺乏可行性,而自动主题标记的研究为解决该问题提供了方法和思路。首先对当前最为流行的狄利克雷分配主题模型进行阐述与分析,并根据主题标签三种不同表现形式,基于短语、摘要和图片,将主题标记方法分为三种类型;之后围绕提高主题的可解释性,以生成的不同类型主题标签为线索,对近年来的相关研究成果进行梳理、分析和总结,并对不同标签的适用情境和可用性进行探讨;同时根据不同方法的特点进一步分类,重点对基于词法、子模优化和图排序方法生成摘要主题标签进行定量和定性分析,从学习类型、使用技术和数据来源出发,对比不同方法的差异;最后对主题自动标记研究存在的问题和趋势发展进行讨论,基于深度学习、与情感分析结合并不断拓展主题标记应用的场景,将是未来发展的重点和方向。 展开更多
关键词 主题模型 潜在狄利克雷分配(LDA) 主题标记 主题标签
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中外大学图书馆Folksonomy应用对比分析 被引量:1
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作者 刘雅姝 滕广青 王东艳 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2017年第4期75-84,共10页
Folksonomy凭借其在知识组织与资源检索等方面的优势为图书馆知识服务提供了新的途径。选取国内外16家大学图书馆作为调研对象,从标签对象、标签功能、主题类别等多个维度对国内外大学图书馆Folksonomy的应用情况进行对比分析。结果表明... Folksonomy凭借其在知识组织与资源检索等方面的优势为图书馆知识服务提供了新的途径。选取国内外16家大学图书馆作为调研对象,从标签对象、标签功能、主题类别等多个维度对国内外大学图书馆Folksonomy的应用情况进行对比分析。结果表明,中外大学图书馆的Folksonomy应用在标签对象的经典性、标签功能的丰富性、主题范畴的涵盖性等方面存在差异。 展开更多
关键词 FOLKSONOMY 大学图书馆 标签对象 标签功能 标签主题
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国内外Folksonomy研究综述 被引量:3
8
作者 刘庆旭 毕强 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第4期164-170,共7页
[目的/意义]梳理并分析国内外Folksonomy领域研究内容的异同,以期对国内相关研究的深入拓展提供参考和借鉴。[方法/过程]运用文献综述方法,从理论研究、技术研究、实践应用研究三个维度分析了国内外Folksonomy的研究现状,并对其研究趋... [目的/意义]梳理并分析国内外Folksonomy领域研究内容的异同,以期对国内相关研究的深入拓展提供参考和借鉴。[方法/过程]运用文献综述方法,从理论研究、技术研究、实践应用研究三个维度分析了国内外Folksonomy的研究现状,并对其研究趋势做了进一步分析。[结果 /结论]总结国内外Folksonomy的对比研究成果,指出Folksonomy的不足,并对Folksonomy研究的方向提出建议。 展开更多
关键词 FOLKSONOMY 标签主题 标签语义 标签检索 标签推荐
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