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国内微博研究热点分析及主题挖掘——以计算机和图书情报学科为研究对象被引量：14: 1; 作者王连喜李霞《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第4期127-132,共6页; 以CNKI数据库中计算机和图书情报学科的核心期刊论文及硕博士学位论文为研究对象,以共词分析法和主题模型为工具,首先从数据集中提取并确定能够反映当前国内关于微博研究的重要关键词,然后采用SPSS的层次聚类法和LDA主题挖掘模型分别对... 展开更多; 关键词微博共词分析主题挖掘 LDA; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法被引量：21: 2; 作者蒋盛益杨博泓王连喜《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2017-2025,共9页; 针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题,提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法,并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法.动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间... 展开更多; 关键词谱聚类拉普拉斯矩阵拉普拉斯本征分析增量聚类社区检测动态社区; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于特征聚类的特征选择方法被引量：20: 3; 作者王连喜蒋盛益《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1305-1308,共4页; 特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有... 展开更多; 关键词特征选择特征聚类相关度无监督学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

评价对象抽取研究综述被引量：13: 4; 作者蒋盛益郭林东 +1 位作者王连喜符斯慧《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1165-1182,共18页; 近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势... 展开更多; 关键词评价对象抽取细粒度情感分析评测资源建设; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名国内微博研究热点分析及主题挖掘——以计算机和图书情报学科为研究对象被引量：14: 1; 作者王连喜李霞; 机构广东外语外贸大学图书馆语言工程与计算广东省社会科学重点实验室; 出处《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第4期127-132,共6页; 基金教育部人文社会科学研究青年项目"微博热点事件发现及其内容自动摘要研究"(编号:14YJC870021)与"基于社会网络分析的微博传播趋势预测及干预策略研究"(编号:13YJCZH258) 广东省科技计划项目"基于数据挖掘的旅游电子商务平台的关键技术研究"(编号:2012B031400016) 广东省普通高校科技创新项目"面向网络英文文本的涉华舆情分析关键技术研究"(编号:2013KJCX0071)的研究成果; 文摘以CNKI数据库中计算机和图书情报学科的核心期刊论文及硕博士学位论文为研究对象,以共词分析法和主题模型为工具,首先从数据集中提取并确定能够反映当前国内关于微博研究的重要关键词,然后采用SPSS的层次聚类法和LDA主题挖掘模型分别对共词矩阵和主题词向量进行定量分析,归纳出国内微博研究的热门知识点和重要主题,并对研究热点和研究主题进行宏观剖析,认为当前国内微博研究主要呈现出用户、内容和应用的三层结构特点。最后通过比较热点分析与主题挖掘的结果发现,国内的主要成果集中在微博内容层面的研究,涉及了情感分析、短文本处理、信息处理技术、主题发现、事件检测和信息挖掘等几个方面。; 关键词微博共词分析主题挖掘 LDA; Keywords microblog co-word analysis topic mining LDA; 分类号 G350 [文化科学—情报学] TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法被引量：21: 2; 作者蒋盛益杨博泓王连喜; 机构广东外语外贸大学思科信息学院语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广东外语外贸大学图书馆; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2017-2025,共9页; 基金国家自然科学基金(61572145) 教育部人文社会科学研究青年项目(14YJC870021) +4 种基金 2015A030401093) 广东大学生科技创新培育专项资金(308-GK151018)资助~~; 文摘针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题,提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法,并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法.动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间的关系,采用拉普拉斯本征映射将节点投影到k维欧式空间.为解决离群节点影响谱聚类的效果和启发式确定复杂网络社区数量的问题,利用提出的链接相关线性谱聚类算法发现初始时间片的社区结构,使发现社区的过程能够以较低的时间开销自适应地挖掘复杂网络社区结构.此后,对于后续相邻的时间片,提出的增量式谱聚类算法以前一时间片聚类获得的社区特征为基础,通过调整链接相关线性谱聚类算法实现对后一时间片的增量聚类,以达到自适应地发现复杂网络动态社区的目的.在多个数据集的实验表明,提出的链接相关线性谱聚类算法能够有效地检测出复杂网络中的社区结构以及基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法能够有效地挖掘网络中动态社区的演化过程.; 关键词谱聚类拉普拉斯矩阵拉普拉斯本征分析增量聚类社区检测动态社区; Keywords Spectral clustering Laplacian matrix Laplacian eigen analysis incremental clustering community detection dynamic community; 分类号 O157.5 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于特征聚类的特征选择方法被引量：20: 3; 作者王连喜蒋盛益; 机构广东外语外贸大学图书馆语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广东外语外贸大学思科信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1305-1308,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61202271) 国家社会科学基金资助项目(13CGL130) +4 种基金 2013KJCX0069) 广东省科技计划资助项目(2012B031400016); 文摘特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,FSFC方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。; 关键词特征选择特征聚类相关度无监督学习; Keywords feature selection feature clustering similarity unsupervised learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名评价对象抽取研究综述被引量：13: 4; 作者蒋盛益郭林东王连喜符斯慧; 机构广东外语外贸大学信息科学与技术学院语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广东外语外贸大学图书馆; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1165-1182,共18页; 基金国家自然科学基金(61572145) 教育部人文社会科学青年项目(14YJ C870021) +2 种基金 2015A030401093) 广东省大学生科技培育专项资金项目(110-GK161017)资助~~; 文摘近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势进行了梳理,首先详细阐述评价对象抽取问题的基本概念并对其进行形式化表示,然后结合近年来的研究对评价对象抽取方法进行归纳和总结,并重点分析基于频率、基于模板规则、基于图论、基于条件随机场和基于深度学习的评价对象抽取方法,随后回顾评价对象抽取的评测情况和可用的语料资源,最后分析评价对象抽取的若干难点问题,同时对评价对象抽取研究进展和发展趋势进行总结和展望.; 关键词评价对象抽取细粒度情感分析评测资源建设; Keywords Opinion target extraction fine-grained sentiment analysis evaluation resource construction; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	国内微博研究热点分析及主题挖掘——以计算机和图书情报学科为研究对象	王连喜李霞	《情报杂志》 CSSCI 北大核心	2015	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法	蒋盛益杨博泓王连喜	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2015	21	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于特征聚类的特征选择方法	王连喜蒋盛益	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2015	20	在线阅读下载PDF 职称材料
4	评价对象抽取研究综述	蒋盛益郭林东王连喜符斯慧	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2018	13	在线阅读下载PDF 职称材料