基于改进主题分布特征的神经网络语言模型 被引量：10

1

作者 刘畅 张一珂 +1 位作者 张鹏远 颜永红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期219-225,共7页

在递归神经网络(RNN)语言模型输入中增加表示当前词所对应主题的特征向量是一种有效利用长时间跨度历史信息的方法。由于在不同文档中各主题的概率分布通常差别很大,该文提出一种使用文档主题概率改进当前词主题特征的方法,并将改进后... 在递归神经网络(RNN)语言模型输入中增加表示当前词所对应主题的特征向量是一种有效利用长时间跨度历史信息的方法。由于在不同文档中各主题的概率分布通常差别很大,该文提出一种使用文档主题概率改进当前词主题特征的方法,并将改进后的特征应用于基于长短时记忆(LSTM)单元的递归神经网络语言模型中。实验表明,在PTB数据集上该文提出的方法使语言模型的困惑度相对于基线系统下降11.8%。在SWBD数据集多候选重估实验中,该文提出的特征使LSTM模型相对于基线模型词错误率(WER)相对下降6.0%;在WSJ数据集上的实验中,该特征使LSTM模型相对于基线模型词错误率(WER)相对下降6.8%,并且在eval92测试集上,改进隐含狄利克雷分布(LDA)特征使RNN效果与LSTM相当。 展开更多

关键词 语音识别 语言模型 隐含狄利克雷分布 长短时记忆

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混合逆狄利克雷分布的变分学习及应用 被引量：1

2

作者 赖裕平 周亚建 +3 位作者 丁洪伟 郭玉翠 郭春 杨义先 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1435-1440,共6页

混合逆狄利克雷分布是正的非高斯数据分析中一个重要的统计模型.但是利用常用的统计方法比如极大近似然估计、矩估计等往往很难得到模型参数估计的显性解析式.本文提出一个变分贝叶斯学习算法,它能够在估计参数的同时自动确定混合分量数... 混合逆狄利克雷分布是正的非高斯数据分析中一个重要的统计模型.但是利用常用的统计方法比如极大近似然估计、矩估计等往往很难得到模型参数估计的显性解析式.本文提出一个变分贝叶斯学习算法,它能够在估计参数的同时自动确定混合分量数.在合成数据集及实测数据集上的实验结果表明利用变分贝叶斯推理来估计混合逆狄利克雷分布是一种非常有效的方法. 展开更多

关键词 逆狄利克雷分布 贝叶斯估计 变分推理 拓展分解变分近似 模型选择

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基于狄利克雷混合模型的图像分类算法研究

3

作者 曹会蕊 关文博 杨帆 《数字技术与应用》 2021年第9期109-111,共3页

本文针对狄利克雷混合模型提出了有效的随机变分推理算法。首先,构建抽样数据的变分目标函数的下界;其次,利用随机优化和自然梯度下降算法推导出变分后验分布的解析解表达式;最后,将其应用于图像分类问题,实验验证了该算法的有效性。

关键词 图像分类 混合模型 狄利克雷分布 随机变分推理

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基于社区时空主题模型的微博社区发现方法 被引量：10

4

作者 段炼 朱欣焰 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期464-469,共6页

提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和G... 提出了一种基于主题模型的微博社区发现方法。该方法采用狄利克雷过程(Dirichlet process)自适应生成多个潜在地理区域;利用多项式分布描述主题在连续时间中的强度;将用户对潜在地理区域和社区的选择偏好引入主题模型;最后通过EM方法和Gibbs采样,实现时空主题模型参数估算,以基于主题相似性进行社区发现。实验表明,该方法能更加准确地识别微博社区。 展开更多

关键词 狄利克雷过程 地理标识微博 微博社区发现 微博主题挖掘 时空主题模型

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非监督式层次话题情感模型在网络评论主题发现中的应用

5

作者 陈永恒 姚桂杰 林耀进 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2015年第1期112-117,8,共6页

自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识... 自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识,实现非监督式发现未标记评论文本集话题的层次结构,分析层次话题的情感极性.实验结果表明,相比传统的JST和ASUM模型,ULAS模型具备较高的分类精确度和较强的模型泛化能力,能够解决传统话题情感模型只能在单一粒度话题层进行情感分析的问题,实现多粒度话题层的情感分析,满足用户对于评论对象不同粒度话题的情感信息需求. 展开更多

关键词 非监督式层次话题情感模型 隐藏狄利克雷分配 文本分析 网络评论 主题发现 主题模型 非参贝叶斯模型

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基于LDA主题模型的杭州市公园季节性公共服务价值

6

作者 侯力丹 卢群 林帅君 《中国城市林业》 2023年第3期109-116,132,共9页

季节对公园的公共服务价值具有显著影响,明确游客对于公园季节性公共服务价值的关注度及态度有助于提高公园的服务质量。文章以“大众点评”上游客对杭州市公园的评价文本为研究对象,基于LDA主题模型对公园季节性公共服务价值属性及游... 季节对公园的公共服务价值具有显著影响,明确游客对于公园季节性公共服务价值的关注度及态度有助于提高公园的服务质量。文章以“大众点评”上游客对杭州市公园的评价文本为研究对象,基于LDA主题模型对公园季节性公共服务价值属性及游客的关注度进行研究,并利用SnowNLP对评价文本中游客的情感变化进行分析。结果表明:春季和秋季游客主要关注以自然风光为主的游赏价值,夏季游客对公园的功能服务价值具有最高的关注度,冬季公园的休闲娱乐价值是游客最在意的方面,此外,游客对于不同季节的公园的公共服务价值普遍给予较为积极的评价,其中游赏价值、功能服务价值和休闲娱乐价值对游客的情感具有显著的影响。因此,公园的建设与发展应充分考虑公共服务价值随季节的变化,并根据游客诉求进行灵活调整。 展开更多

关键词 潜在狄利克雷分布主题模型 网络文本 简体中文文本处理 季节性公共服务价值 杭州市公园

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基于深度主题模型的飞行员脑疲劳检测 被引量：1

7

作者 吴奇 陈琪琦 +1 位作者 彭献永 仇峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1801-1810,共10页

飞行员脑疲劳状态检测需要解决脑认知图谱生成和脑疲劳检测模型构建问题.针对第一个问题,本文通过等距方位投影法将全脑电极位置的脑疲劳指标映射为二维脑功率图谱,形成一种新型脑认知图谱.针对第二个问题,本文建立一种深度主题学习模型... 飞行员脑疲劳状态检测需要解决脑认知图谱生成和脑疲劳检测模型构建问题.针对第一个问题,本文通过等距方位投影法将全脑电极位置的脑疲劳指标映射为二维脑功率图谱,形成一种新型脑认知图谱.针对第二个问题,本文建立一种深度主题学习模型,即深度潜狄利克雷模型(Deep Latent Dirichlet Model,DLDM),解决了飞行员疲劳状态主题学习问题.DLDM深度模型通过多项式分布逐层扩展脑功率图谱中蕴含的概率分布信息,推理脑功率图谱的层次概率分布特征,实现更有效的飞行员疲劳状态主题学习.同时为了避免启发式假设,本文提出一种有效的不同层与主题间自适应学习率的随机梯度下降推断方法,更加高效地推理DLDM网络结构参数.实验结果显示,DLDM网络可以逐层扩展脑功率图谱中蕴含的概率分布信息,推理出更丰富的抽象特征信息,实现脑疲劳认知主题学习.对比其他脑疲劳检测方法,本文方法分类精度可提升2%. 展开更多

关键词 脑功率图谱 疲劳认知状态 主题学习 深度模型 概率推断 狄利克雷模型

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考虑城市与群体异质的新能源车激励策略有效性研究

8

作者 翁剑成 周慧缘 +1 位作者 张梦媛 于江波 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期2-14,共13页

制定针对城市低碳发展阶段和居民特征的差异化政策,是优化激励策略和促进居民转向绿色出行的重要途径。本文综合考虑空气质量、新能源汽车渗透率和充电设施成熟度等因素,选取4种类别典型城市的异质性居民人群,量化评估新能源车激励策略... 制定针对城市低碳发展阶段和居民特征的差异化政策,是优化激励策略和促进居民转向绿色出行的重要途径。本文综合考虑空气质量、新能源汽车渗透率和充电设施成熟度等因素,选取4种类别典型城市的异质性居民人群,量化评估新能源车激励策略的有效性;利用隐含狄利克雷分布(LDA)模型分析社交媒体热点数据,设计用户调查问卷;构建潜在类别有序Logit模型(LCOL)定量分析不同城市类别下潜在类别人群对车辆电动化激励策略的偏好程度,辨识不同策略的核心作用群体。结果表明,即时效应激励,例如,限行豁免和大额财政补贴,更能有效提升新能源车接受度较低居民的购车意愿,接受度较高的居民对常态化低额补贴更为敏感。在城市类别维度上,相较新能源车渗透率高的大城市(60%),渗透率较低的中小城市居民在政策激励下,购买新能源车概率为65%,更具提升潜力;充电设施欠缺的城市,优化充电设施可显著提升居民购车意愿,减少1 min寻电时间,概率提高1%,但在充电桩覆盖率高的城市,效果有限;机动车限号的大城市,实施新能源车限行豁免政策时,居民购车概率提高3.5%。定量化的研究结论可为不同城市新能源车推广策略的制定提供决策依据和科学度量参考。 展开更多

关键词 城市交通 低碳激励政策 潜在类别有序Logit模型 隐含狄利克雷分布模型 群体异质性 城市类别

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多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型 被引量：10

9

作者 车蕾 杨小平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期85-90,共6页

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量... 融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。 展开更多

关键词 新闻话题 多特征融合 潜在狄利克雷分配 向量空间模型 主题空间模型

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基于DTS-ILDA模型和关联过滤的新闻话题演化分析 被引量：4

10

作者 郭晓利 周自岚 +2 位作者 刘耀伟 独健鸿 黄岩 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期634-646,共13页

在话题演化跟踪领域,主题模型中时间片大小和主题数K值固定导致无法发掘重要时间转折点,为此提出一种动态时序分割无限潜在狄利克雷分配(dynamic temporal segmentation-infinite latent Dirichlet allocation,DTS-ILDA)模型.对于演化... 在话题演化跟踪领域,主题模型中时间片大小和主题数K值固定导致无法发掘重要时间转折点,为此提出一种动态时序分割无限潜在狄利克雷分配(dynamic temporal segmentation-infinite latent Dirichlet allocation,DTS-ILDA)模型.对于演化分析中容易产生错误话题关联的问题,提出一种关联过滤机制.首先运用DTS-ILDA模型提取主题,将改进动态时间分割算法与无限潜在狄利克雷分配(infinite latent Dirichlet allocation,ILDA)模型进行融合.动态时间分割算法按时间顺序遍历数据集,根据列联表分析前后时间片主题分布情况以衡量分割效果,从而找到合适的时间片分割点;ILDA模型可在各时间片内提取不同数量话题并对提取出的主题进行演化关联分析,然后用关键过滤方法滤除关联性不强的关联关系,最后按照时间顺序关系为剩余的关联建立子话题的5种演化关系图.实验表明:该方法能有效找到主题内容发生重要变化的时间点,防止产生无意义话题,同时减少错误话题关联干扰,挖掘出准确的话题深层次关系. 展开更多

关键词 主题模型 主题演化 时间分割 无限潜在狄利克雷分配模型 过滤

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面向共享单车需求预测的多模型可视比较分析 被引量：1

11

作者 张奇奇 饶宁 +2 位作者 朱素佳 查梦 孙国道 《高技术通讯》 CAS 2023年第12期1323-1332,共10页

针对不同的区域如何比较不同的模型并选择最佳模型进行预测以及是否存在普遍适用的最佳预测模型等问题,本文设计了一套面向共享单车需求预测的多模型可视比较分析系统。首先,使用隐含狄利克雷分布(LDA)模型,选择具有代表性的预测区域,... 针对不同的区域如何比较不同的模型并选择最佳模型进行预测以及是否存在普遍适用的最佳预测模型等问题,本文设计了一套面向共享单车需求预测的多模型可视比较分析系统。首先,使用隐含狄利克雷分布(LDA)模型,选择具有代表性的预测区域,并在预测区域之间设计相应的字形,通过字形比较多个模型的预测性能。其次,提出一种计算城市空间区域相似度的新方法area2vec,用于比较相似区域模型预测性能的差异;设计使用网格布局算法,有效地缓解了地图中字形遮挡的问题。最后,通过案例分析和用户调查验证了该系统的有效性和实用性。 展开更多

关键词 需求预测 隐含狄利克雷分布(LDA)模型 词嵌入 模型比较 可视分析

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基于HybridDL模型的文本相似度检测方法 被引量：3

12

作者 肖晗 毛雪松 朱泽德 《电子技术应用》 2020年第6期28-31,35,共5页

为了提高文本相似度检测算法的准确度,提出一种结合潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)与Doc2Vec模型的文本相似度检测方法,并把该算法得到的模型命名为HybridDL模型。该算法通过Doc2Vec对文档训练得到文档向量,再利用... 为了提高文本相似度检测算法的准确度,提出一种结合潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)与Doc2Vec模型的文本相似度检测方法,并把该算法得到的模型命名为HybridDL模型。该算法通过Doc2Vec对文档训练得到文档向量,再利用LDA模型得到文档主题与各个主题下特征词出现的概率,对文档中各主题及特征词计算概率加权和,映射到Doc2Vec文档向量中。实验结果表明,新算法模型比传统的Doc2Vec模型对相似文本的判断更加敏感,在文本相似度检测上具有更高的准确度。 展开更多

关键词 Doc2Vec 潜在狄利克雷分布 文本表示 文本相似度

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基于分布式LDA-Spark的微博用户兴趣挖掘

13

作者 赵星雷 肖诗斌 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2017年第3期70-74,共5页

为了挖掘海量微博数据中潜在的语意信息,通过Gibbs采样方式,并结合Spark分布式计算框架,实现了一种LDA主题模型并行化的算法。该算法针对微博数据的特点,将3层贝叶斯概率模型改为用户-主题-词模型;为了满足LDA的并行化处理需求,采用了... 为了挖掘海量微博数据中潜在的语意信息,通过Gibbs采样方式,并结合Spark分布式计算框架,实现了一种LDA主题模型并行化的算法。该算法针对微博数据的特点,将3层贝叶斯概率模型改为用户-主题-词模型;为了满足LDA的并行化处理需求,采用了一种无冲突的数据分割方法将数据集分成了P×P个数据块,将分割好的数据块重新排序整合成P个子集,保证每个子集中均包含P个数据块,对每个子集进行并行采样。从困惑度、收敛速度及加速比3个方面对改进算法与标准LDA算法进行了对比实验,困惑度2种算法的结果接近;在收敛速度方面,改进算法较标准LDA慢,但在实际应用中对效率没有太大影响;加速比实验中,总词数为100万、work节点为8时,改进算法所用时间是标准LDA的16.78%。实验结果表明,改进算法能得到较为精确的模型,并在大数据环境下可以取得良好的加速效果。 展开更多

关键词 SPARK 分布式框架 潜在狄利克雷分布 微博 主题模型

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基于LDA模型的聚类检索应用 被引量：1

14

作者 宿青 《中国新通信》 2017年第5期39-40,共2页

搜索算法可以将文档主题模型具体化成信息检索。举个例子,自60年代以来,基于集群的检索研究最近在语言模型框架方面有了较好的研究成果。一种潜在狄利克雷分配(LDA)基于正式的文件生成模型的建立问题模型的方法,在机器学习的文献中被大... 搜索算法可以将文档主题模型具体化成信息检索。举个例子,自60年代以来,基于集群的检索研究最近在语言模型框架方面有了较好的研究成果。一种潜在狄利克雷分配(LDA)基于正式的文件生成模型的建立问题模型的方法,在机器学习的文献中被大量引用,但在信息检索中的可行性和有效性仍是未知的。在本文中,我们研究如何有效地使用LDA提高特设检索。我们提出的语言模型框架,一个基于LDA的文档模型,并评估它在几个TREC集合。吉布斯抽样法进行近似推理和计算复杂度的分析。我们发现,改进使用基于集群的模型检索,可以得到合理的效率。 展开更多

关键词 信息检索 语言模型 潜在狄利克雷分配(LDA) 话题模型 文档模型

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面向工程建设领域的电子投标文件主题识别 被引量：1

15

作者 田云峰 陈晨 +1 位作者 李志杰 朱利刚 《信息技术与信息化》 2022年第8期61-65,共5页

近年来,国家大力发展工程建设领域的招投标采购全流程电子化,以及各地方的贯彻落实,使得全国的招投标效率比传统的线下模式提高了一个档次。但同时也面临着需要处理的投标文件数目庞大、技术含量高导致的专家评标效率低、质量差等问题,... 近年来,国家大力发展工程建设领域的招投标采购全流程电子化,以及各地方的贯彻落实,使得全国的招投标效率比传统的线下模式提高了一个档次。但同时也面临着需要处理的投标文件数目庞大、技术含量高导致的专家评标效率低、质量差等问题,使得有限的专家资源无法充分利用。为了解决这一问题,提出了WL-CNN主题识别模型架构进行投标文件段落级的主题词识别,采用了改进CBOW与LDA模型表征更加丰富的文本信息,融合了TF-IDF算法以及相似度加权算法优化主题词的识别,考虑了局部、次局部以及全局的语义信息,使得专家评标效率大大提高。针对山东高速集团有限公司提供的大规模投标文件数据集进行了实验,结果表明WL-CNN模型优于其余同类模型。 展开更多

关键词 电子招投标 主题识别 WL-CNN 隐含狄利克雷分布(LDA) Word2vec TF-IDF

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浙江省农创客培育政策主题及演变过程分析 被引量：1

16

作者 傅嘉艺 厉海林 +1 位作者 苏飞 曹轶蓉 《浙江农业科学》 2022年第3期632-637,共6页

以2016—2021年浙江省农创客培育政策为研究对象,运用隐合狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取和收集政策文本中的潜在语义信息。研究得到高频词汇包括发展、培训、支持、资金等;提取出社会组织协作发展、创业重点项目建设、农业建设经营用... 以2016—2021年浙江省农创客培育政策为研究对象,运用隐合狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取和收集政策文本中的潜在语义信息。研究得到高频词汇包括发展、培训、支持、资金等;提取出社会组织协作发展、创业重点项目建设、农业建设经营用地、人员技能组织培训、园区服务平台支持、新型人才队伍建设、创业资金补贴扶助7个主题,各主题在不同时间窗口呈现不同强度;浙江省农创客培育政策侧重于人才培育、资金扶持、技能提升等方面。分析表明浙江省对农创客的政策支持应重点加强资源整合、地域联系与组织协作,推动营造有利于农创客发展的氛围。 展开更多

关键词 农创客 隐合狄利克雷分布(LDA) 主题挖掘 政策文本 浙江省

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国内医疗健康领域人工智能研究热点及趋势分析

17

作者 刘洋 孙旭 王涟 《中国医药导报》 CAS 2024年第25期191-196,共6页

目的 探讨国内医疗健康领域下人工智能研究热点及发展趋势。方法 选取中国知网、万方数据知识服务平台、维普网作为检索数据库,以2014年1月至2023年12月人工智能在医疗健康领域期刊论文的摘要作为研究数据,应用隐含狄利克雷分布主题模... 目的 探讨国内医疗健康领域下人工智能研究热点及发展趋势。方法 选取中国知网、万方数据知识服务平台、维普网作为检索数据库,以2014年1月至2023年12月人工智能在医疗健康领域期刊论文的摘要作为研究数据,应用隐含狄利克雷分布主题模型并进行主题挖掘与演化分析,对热点研究主题进行研判。结果 共纳入3 275篇文献,医疗健康领域下人工智能相关研究发文量于2018年开始明显增长。提取到8个研究主题,其中4个被归为热点主题,分别为医疗影像处理、智能医疗服务平台、医学图像算法、临床决策辅助系统。结论 本研究为我国该领域融合创新发展提供相关思路和方法参考。未来应持续关注该领域实际需求背后的技术问题,并加强对基础关键技术的研究和创新。 展开更多

关键词 人工智能 医疗健康 隐含狄利克雷分布模型 主题演化 发展趋势

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基于改进LDA算法的电力用户咨询文本分类算法

18

作者 李竹青 侯本忠 +2 位作者 曹培祥 王一蓉 李向阳 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第12期1400-1406,共7页

针对目前情感极性分析中电力咨询短文本的准确性较低的问题,提出一种基于改进潜在狄利克雷分配(LDA)算法的电力用户咨询文本分类算法。在分析电力咨询短文本与情感的关联关系基础上,定义了基于情感词共现袋、主题特殊词以及主题关系词... 针对目前情感极性分析中电力咨询短文本的准确性较低的问题,提出一种基于改进潜在狄利克雷分配(LDA)算法的电力用户咨询文本分类算法。在分析电力咨询短文本与情感的关联关系基础上,定义了基于情感词共现袋、主题特殊词以及主题关系词的概念;为提高语义分析的质量,设计了改进LDA算法的电力用户咨询文本分类算法执行流程。实验表明,所提模型表现出优异性能,平均精确度和平均召回率为90.91%和85.03%。所提模型可充分发挥多模型集成优势,有效提升模型性能。 展开更多

关键词 电力咨询 文本分类 主题分析 卷积神经网络 潜在狄利克雷分配

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基于SIFT,K-Means和LDA的图像检索算法 被引量：12

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作者 汪宇雷 毕树生 +1 位作者 孙明磊 蔡月日 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1317-1322,共6页

图像检索一直是信息检索领域的难题.提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Feature Transform),K-Means和潜在狄利克雷分布(LDA,Latent Dirichlet Allocation)的图像检索算法.算法主要分为两个阶段.预备工作得到分类完... 图像检索一直是信息检索领域的难题.提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Feature Transform),K-Means和潜在狄利克雷分布(LDA,Latent Dirichlet Allocation)的图像检索算法.算法主要分为两个阶段.预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片.对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰.实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率. 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(SIFT) K-MEANS 潜在狄利克雷分布(LDA) 基于内容的图像检索 图像匹配

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日常交互中朋友关系强度度量方法 被引量：3

20

作者 史殿习 杨若松 +2 位作者 莫晓赟 李寒 赵邦辉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期77-84,共8页

针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进... 针对如何度量日常生活中人们之间的关系强度问题展开研究,提出一个从日常轨迹、语义位置以及语义标签三个层次度量朋友之间关系强度的层级模型FRSHV。采用动态时间规整模型通过计算朋友之间的空间距离来度量其日常轨迹之间的相似度,进而使用轨迹序列熵值对用户每天轨迹的相似度进行加权处理,将其作为朋友之间的关系强度;采用主题模型隐含狄利克雷分布分别计算朋友之间的基于语义位置和语义标签的行为模式的相似性,将其作为朋友之间的关系强度;采用集成学习的思想对三个层次的度量结果进行投票,以投票结果作为最终的朋友之间的关系强度。在公开数据集上对FRSHV模型的有效性进行实验验证,结果表明该模型能够有效地度量朋友之间的关系强度。 展开更多

关键词 关系强度 轨迹相似度 动态时间校正 熵 潜狄利克雷分布 投票

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