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Review Expert Collaborative Recommendation Algorithm Based on Topic Relationship 被引量：4
1
作者 Shengxiang Gao Zhengtao Yu +2 位作者 Linbin Shi Xin Yan Haixia Song 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI 2015年第4期403-411,共9页
The project review information plays an important role in the recommendation of review experts. In this paper, we aim to determine review expert's rating by using the historical rating records and the final decisi... The project review information plays an important role in the recommendation of review experts. In this paper, we aim to determine review expert's rating by using the historical rating records and the final decision results on the previous projects, and by means of some rules, we construct a rating matrix for projects and experts. For the data sparseness problem of the rating matrix and the 'cold start' problem of new expert recommendation, we assume that those projects/experts with similar topics have similar feature vectors and propose a review expert collaborative recommendation algorithm based on topic relationship. Firstly, we obtain topics of projects/experts based on latent Dirichlet allocation (LDA) model, and build the topic relationship network of projects/experts. Then, through the topic relationship between projects/experts, we find a neighbor collection which shares the largest similarity with target project/expert, and integrate the collection into the collaborative filtering recommendation algorithm based on matrix factorization. Finally, by learning the rating matrix to get feature vectors of the projects and experts, we can predict the ratings that a target project will give candidate review experts, and thus achieve the review expert recommendation. Experiments on real data set show that the proposed method could predict the review expert rating more effectively, and improve the recommendation effect of review experts. © 2014 Chinese Association of Automation. 展开更多
关键词 Algorithms Collaborative filtering FACTORIZATION RATING STATISTICS
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基于Topic Maps的叙词表再工程 被引量：20
2
作者 朱良兵 纪希禹 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2006年第9期81-84,共4页
利用主题图技术构建一个在线叙词表。在分析传统叙词表的词间关系及其不足的基础上,从现有叙词表中选取18个叙词作为研究样本,分析其词间关系并进行建模;最后结合新兴的主题图技术,用Ontopia公司提供的Ontopoly创建出主题图,并用Omniga... 利用主题图技术构建一个在线叙词表。在分析传统叙词表的词间关系及其不足的基础上,从现有叙词表中选取18个叙词作为研究样本,分析其词间关系并进行建模;最后结合新兴的主题图技术,用Ontopia公司提供的Ontopoly创建出主题图,并用Omnigator和Vizigator分别进行在线浏览和可视化呈现。 展开更多
关键词 叙词表 主题图 叙词 关系 再工程
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专利视角下基于作者—主题模型的企业潜在技术竞合关系研究——以“一汽”氢燃料电池汽车为例
3
作者 唐恒 施国强 赫英淇 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第10期148-157,共10页
[目的/意义]识别并预测潜在技术竞合关系是企业制胜的关键。提出一种系统化的竞合分析方法,弥补现有研究将竞争与合作割裂探讨的局限,揭示企业在复杂动态环境中的多维互动关系,为战略决策提供理论支撑与方法指导。[方法/过程]在专利视角... [目的/意义]识别并预测潜在技术竞合关系是企业制胜的关键。提出一种系统化的竞合分析方法,弥补现有研究将竞争与合作割裂探讨的局限,揭示企业在复杂动态环境中的多维互动关系,为战略决策提供理论支撑与方法指导。[方法/过程]在专利视角下,构建并分析竞争与合作的动态框架,运用拓展的语义分析技术——“作者—主题模型”对专利说明书进行挖掘,解析企业与技术主题的关联,计算市场与技术资源两个维度的相似度,刻画企业在全产业链范围的潜在竞合关系。[结果/结论]企业的技术竞争对手不仅包括同业竞争者,还应当警惕产业链上下游的潜在进入者;技术合作伙伴除了上游供应商,还可能涵盖国际同行以及采用相似技术的跨界组织等;竞争与合作在市场与技术创新影响下可能相互转化。此方法拓展了竞合研究的思路,有助于企业优化技术布局并提升决策科学性。 展开更多
关键词 专利 潜在技术竞合关系 作者—主题模型 动态竞争分析框架
原文传递
基于句子关系图的网页文本主题句抽取 被引量：9
4
作者 何维 王宇 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2009年第3期57-61,共5页
针对网页文本结构信息少、噪声大的特点,将句子看作点,将句子间的相似性看作边,用句子关系图描述文本中句子间的关系。抽取文本主题句的任务转化为搜索图中边最多的点。利用语义词典,将句子相似度定义为句子语义相似度,解决短文本词频... 针对网页文本结构信息少、噪声大的特点,将句子看作点,将句子间的相似性看作边,用句子关系图描述文本中句子间的关系。抽取文本主题句的任务转化为搜索图中边最多的点。利用语义词典,将句子相似度定义为句子语义相似度,解决短文本词频相似度低的问题。选用互联网公开语料进行测试,抽取的主题句达到平均80.6%的可接受性。 展开更多
关键词 主题句 句子关系图 句子相似度
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多主题文本摘要抽取的研究与实现 被引量：5
5
作者 廖涛 刘宗田 王利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期21-23,共3页
研究自动摘要技术,结合统计与文本关系图并基于复杂网络中的社区划分算法,提出一种多主题文本摘要抽取方法。抽取文本中权重较高的句子,通过句子的相似度计算建立文本关系图,利用社区划分算法解决子主题划分的问题。实验结果表明,该方... 研究自动摘要技术,结合统计与文本关系图并基于复杂网络中的社区划分算法,提出一种多主题文本摘要抽取方法。抽取文本中权重较高的句子,通过句子的相似度计算建立文本关系图,利用社区划分算法解决子主题划分的问题。实验结果表明,该方法对多主题文本摘要的抽取质量较好,能抽取出较多的子主题。 展开更多
关键词 多主题文本 自动摘要 统计模型 文本关系图 子主题社区划分
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基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法 被引量：9
6
作者 马慧芳 吉余岗 +1 位作者 李晓红 周汝南 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期208-213,共6页
结合词项关联关系和粒子群优化(PSO)算法的特点,提出一种基于离散PSO(DPSO)的微博热点话题发现算法。通过对词语互信息及内外关联词信息的挖掘,更新传统文本表示模型,利用DPSO算法从寻优角度发现微博热点话题及简化微博聚类过程,并将聚... 结合词项关联关系和粒子群优化(PSO)算法的特点,提出一种基于离散PSO(DPSO)的微博热点话题发现算法。通过对词语互信息及内外关联词信息的挖掘,更新传统文本表示模型,利用DPSO算法从寻优角度发现微博热点话题及简化微博聚类过程,并将聚类质量评价指标作为适应度函数对聚类结果进行不断迭代优化,获得聚类结果的最优解。实验结果表明,该算法能够在大量微博中快速发现热点话题,具有较高的热点话题发现准确性及运行效率。 展开更多
关键词 微博 热点话题发现 词项关系 文本表示模型 粒子群优化
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主题方面共享的领域主题层次模型 被引量：2
7
作者 万常选 张奕韬 +3 位作者 刘德喜 刘喜平 廖国琼 万齐智 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1790-1818,共29页
层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且... 层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系,在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次.为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系,在4个方面进行创新研究.首先,通过主题共享机制改进nCRP构造方法,提出nCRP+层次构造方法,为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布;其次,结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程,提出rHDP(reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型;第三,结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性,定义领域知识,包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度;最后,通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程,提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK(rHDP with domain knowledge),并改进采样过程.实验结果表明,基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA,nHDP)和神经主题模型(TSNTM);通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点.此外,该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架. 展开更多
关键词 层次主题模型 领域分类信息 词语语义 主题关联关系 层次化的采样过程 领域主题层次
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基于异构信息网络融合的专利技术主题识别研究 被引量：13
8
作者 田鹏伟 张娴 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第8期45-52,共8页
[目的/意义]利用异构信息网络融合建模开展专利技术主题识别方法研究,能有效提高专利技术主题识别的准确性。[方法/过程]利用文本挖掘技术提取专利技术主题构建共现网络,采用OVL算法及加权运算对异构信息网络进行融合,基于融合后的网络... [目的/意义]利用异构信息网络融合建模开展专利技术主题识别方法研究,能有效提高专利技术主题识别的准确性。[方法/过程]利用文本挖掘技术提取专利技术主题构建共现网络,采用OVL算法及加权运算对异构信息网络进行融合,基于融合后的网络开展主题识别。[结果/结论]以工业机器人领域为例的实证研究表明:与未经融合的关键词直接共现网络相比,基于融合网络的技术主题识别结果的主题内集中性更好、主题间区分度更显著、交叉性与重叠性更低。 展开更多
关键词 专利文献 专利技术 异构信息网络 网络融合 多元关系融合 主题识别
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基于增量主题模型的微博在线事件分析 被引量：5
9
作者 马慧芳 王博 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期191-196,共6页
为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在线事件分析算法。通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系。实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,... 为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在线事件分析算法。通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系。实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,并有效提高事件分析的性能。 展开更多
关键词 用户关系 话题检测与追踪 主题模型 自适应 增量概率 增量算法
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结合作者与地理信息的主题建模 被引量：2
10
作者 张寅 汤斯亮 +3 位作者 罗杰斯 鲁伟明 邵健 吴飞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1180-1187,共8页
为了对带有地理信息的位置相关图像进行有效的主题建模,提出一种结合作者与地理信息的主题建模算法——AGTM.首先在地理相关主题建模过程中引入数据发布者的信息,并利用发布者之间所存在的好友关系来提高主题建模结果的准确度;在建模过... 为了对带有地理信息的位置相关图像进行有效的主题建模,提出一种结合作者与地理信息的主题建模算法——AGTM.首先在地理相关主题建模过程中引入数据发布者的信息,并利用发布者之间所存在的好友关系来提高主题建模结果的准确度;在建模过程中基于如果2个图像的发布者相同或者发布者之间存在着好友关系,那么他们所发布的图像数据极可能从属于同一地理相关主题这样一个假设,假设图像发布者以某个概率分布于若干社会群组中,而群组又以一定概率分布于某些地理区域之上,使得在主题模型生成过程中充分利用了以往被忽略的发布者属性.使用Flickr中的图像作为数据集进行实验,结果表明,AGTM算法显著提高了模型的准确度和可解释性. 展开更多
关键词 主题建模 地理信息 作者关系
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数据稀疏环境下基于用户主题偏好的协同过滤算法 被引量：4
11
作者 张尧 冯玉强 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第2期145-152,共8页
在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝... 在B2C电子商务中,user-based协同过滤算法是一种重要的推荐方法,但用户共同评价项目数据稀疏影响了user-based协同过滤算法的应用。鉴于此,在考虑用户消费水平的基础上,利用关联规则挖掘形式化描述商品间的替代相似性;利用基于时间的贝叶斯概率描述商品间的关联关系构建商品网络,通过社会网络分析中的成份分析方法对商品网分析,得到面向用户主题偏好的商品间互补性关系,进而利用这两种商品间关系构建用户主题偏好项目集,最后在数据极度稀疏的环境下通过F1方法和多样性测量方法与传统推荐算法进行对比实验分析,实验结果显示提高了推荐结果的准确性与新颖性。研究用的所有数据均采集于京东商城网站。本文为缓解数据稀疏问题提出了一种新的方法,扩展了整体网分析方法在商品关系分析中的应用,含有理论与实践双重意义。 展开更多
关键词 B2C 协同过滤 稀疏问题 主题偏好 商品关系 社会网络分析
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一种基于用户互动话题的微博推荐算法 被引量：2
12
作者 鲁骁 李鹏 +2 位作者 王斌 李应博 房婧 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期187-195,共9页
随着社交网络的发展,微博逐渐成为人们获取信息的重要来源。然而随着用户的增多,微博中的信息过载问题也越来越严重,如何快速准确地为用户推荐感兴趣的微博已经成为研究的热点。与传统的推荐技术不同,微博中的用户具有天然的社交关系,... 随着社交网络的发展,微博逐渐成为人们获取信息的重要来源。然而随着用户的增多,微博中的信息过载问题也越来越严重,如何快速准确地为用户推荐感兴趣的微博已经成为研究的热点。与传统的推荐技术不同,微博中的用户具有天然的社交关系,这为推荐算法提供了额外的用户信息,因此,融合了用户社交关系的社会化推荐方法日益受到重视。但是,现有的方法大多只利用了固定的用户社交关系或简单的互动行为,事实上,用户互动行为的出发点必然是用户与好友的共同兴趣,具有明显的话题相关性。该文从话题层面来分析用户的互动关系,提出了度量互动关系在话题上强弱度的方法,通过有效地融合互动关系的话题特征,最终提出了改进的微博推荐模型IBCF。实验结果表明,与现有的社会化推荐方法相比,该文提出的新方法在MAP和NDCG等指标上取得了更好的推荐效果,而且为推荐结果提供了更明确的可解释性。 展开更多
关键词 互动关系 互动话题 社会化推荐 协同过滤 微博推荐
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基于句子相似度的文本主题句提取算法研究 被引量：12
13
作者 孔胜 王宇 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第6期605-609,共5页
文本主题提取是文本挖掘领域的重要研究内容,解决文本信息泛滥的重要手段。为了解决现有文本主题句提取中一些局部主题容易被忽略的问题,本文提出一种＂先分割,再提取＂的思想。首先将文本表示为句子的线性序列,句子表示为词的线性序列... 文本主题提取是文本挖掘领域的重要研究内容,解决文本信息泛滥的重要手段。为了解决现有文本主题句提取中一些局部主题容易被忽略的问题,本文提出一种＂先分割,再提取＂的思想。首先将文本表示为句子的线性序列,句子表示为词的线性序列,并对每个句子都预处理为含有实词的词汇链,然后基于知网（Hownet）计算相邻句子相似度。基于句子相似度,采用文本分割技术将文本分为多个关于子主题的句子包,通过句子关系图对这些句子包进行主题句提取。最后选用不同的语料库,设计进行了可接受性测试,实验结果验证该算法是可行、有效地。 展开更多
关键词 句子相似度 主题句提取 文本分割 句子关系图
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基于主题模型的消渴病痹痿症药关系研究 被引量：3
14
作者 霍蕊莉 刘保延 +3 位作者 何丽云 倪青 周雪忠 庞博 《北京中医药》 2014年第3期163-166,共4页
目的基于主题模型对真实世界临床数据分析、挖掘,研究中医治疗消渴病痹痿症状与用药的关系。方法利用临床科研信息共享平台采集系统采集消渴病痹痿患者的症状及用药数据1 073条,对其中同时具备症、药信息的患者316例,运用症状、用药间的... 目的基于主题模型对真实世界临床数据分析、挖掘,研究中医治疗消渴病痹痿症状与用药的关系。方法利用临床科研信息共享平台采集系统采集消渴病痹痿患者的症状及用药数据1 073条,对其中同时具备症、药信息的患者316例,运用症状、用药间的LDA主题模型挖掘和分析症药之间的关系。结果消渴病痹痿的主要症状及用药规律:肢体麻木疼痛,加用红花、桃仁、川芎、地龙活血祛瘀通络;口干、乏力、视物模糊,加用丹参、白芍、地黄滋阴养血、祛瘀生新;胸闷,加用葛根、丹参活血化瘀;胸闷、乏力、头晕、心悸,加用麦冬、沙参、太子参益气生津复脉;手足麻木、疼痛、畏寒,加用桂枝、白芍、葛根、细辛、甘草温经脉、通血络;纳差、失眠、便秘,加陈皮、半夏、黄连清热化痰。结论消渴病痹痿人群多,症状、药物相对单一。抓主症、依症状选效药符合中医对症论治特点。 展开更多
关键词 消渴病 痹痿 主题模型 症药关系
原文传递
基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法 被引量：2
15
作者 孙艳蕊 陈月 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期467-472,477,共7页
用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好... 用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法. 展开更多
关键词 HITS 信任关系 偏好兴趣 协同过滤 推荐算法
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基于内容分析法的国内客户关系管理研究文献分析 被引量：4
16
作者 万映红 刘潇 曹小鹏 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第11期1219-1225,共7页
基于内容分析法对国内CRM理论的研究文献进行综合分析。根据客户关系管理的研究主题、研究目的及管理决策问题、管理研究方法等内容特征，设计了进行文献内容分析的三级类目框架。检索源为1980—2010年国家自然科学基金委员会管理科学... 基于内容分析法对国内CRM理论的研究文献进行综合分析。根据客户关系管理的研究主题、研究目的及管理决策问题、管理研究方法等内容特征，设计了进行文献内容分析的三级类目框架。检索源为1980—2010年国家自然科学基金委员会管理科学部评定的A、B类学术期刊。通过文献检索、文献内容评判和归类编码、信度检验以及对文献内容特征的综合分析，反映出国内CRM理论研究的主题、研究方法及刊物发表倾向等总体分布状况及变化趋势，对确定未来CRM研究方向及内容具有指导意义，对企业CRM管理人员也具有参考价值。 展开更多
关键词 客户关系管理 内容分析法 管理主题 管理研究方法
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垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法 被引量：4
17
作者 王扶东 俞立群 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期24-29,共6页
垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构... 垂直学习社区包含了海量的学习资源,出现了信息过载现象,个性化推荐是解决这个难题的方法之一.但垂直学习社区中评分数据稀疏而文本、社交信息丰富,传统的协同过滤推荐算法不完全适用.基于用户产生的文本和行为信息,利用作者主题模型构建新的用户学习兴趣相似度衡量模型;根据用户交互行为信息综合考虑信任与不信任因素构建用户全面信任关系计算全面信任度;通过分析用户多维度学习行为模式,自动识别用户学习风格;最后提出融合兴趣相似度、全面信任度及学习风格的社会化推荐算法.用垂直学习社区网站CSDN实际数据集进行了实验分析.结果表明本文提出的推荐方法能更好向用户推荐其感兴趣的学习资源,有效地提高了推荐精度,进而提高用户学习效果. 展开更多
关键词 社会化推荐 作者主题模型 全面信任关系 学习风格模型 学习资源
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基于主题语义关联的扩展参照检索 被引量：1
18
作者 李超 王兰成 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2006年第5期602-604,共3页
相关概念的关联参照检索是概念检索的重要研究内容。本文提出了一种基于主题的语义关联的参照检索模型,通过融合语义网、本体论的相关知识及信息提取等语言处理技术,提取关于特定主题的文档的主题概念及概念之间的关联构成该主题的语义... 相关概念的关联参照检索是概念检索的重要研究内容。本文提出了一种基于主题的语义关联的参照检索模型,通过融合语义网、本体论的相关知识及信息提取等语言处理技术,提取关于特定主题的文档的主题概念及概念之间的关联构成该主题的语义关联模型,并辅助于参照检索过程。 展开更多
关键词 信息检索 主题概念 领域本体 语义关联模型 信息提取
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基于多重文本关系图中clique子团聚类的主题识别方法研究 被引量：4
19
作者 郭红梅 孔贝贝 张智雄 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第5期433-442,共10页
在网络成为最主要科学交流和信息传播渠道的今天,越来越多的机构将其研究成果以电子化形式呈现,这些电子化的文本资源中蕴涵着丰富的语义信息。面对这些海量的资源,科研人员很难在短时间内快速捕获文本中的主旨内容。如何高效准确地呈... 在网络成为最主要科学交流和信息传播渠道的今天,越来越多的机构将其研究成果以电子化形式呈现,这些电子化的文本资源中蕴涵着丰富的语义信息。面对这些海量的资源,科研人员很难在短时间内快速捕获文本中的主旨内容。如何高效准确地呈现文本资源中的核心主题,辅助科研人员对文本集中的重要关联信息进行聚焦,提高科研效率,一直是文本挖掘研究中的一个重要问题。在对现有有益研究成果借鉴的基础上,结合文本中术语和术语关系的特点,论文提出将文本中的术语和术语间的共现、句法和语义关系利用图结构进行表示,识别文本关系图中的紧密关联子团,基于所得到的紧密关联子团聚类来揭示文本子主题的整体研究思路。开展了两个方面的研究:①将文本集中的术语和术语间各种关系属性进行叠加归并,构建多重文本关系叠加模型;②基于clique子团间相似性距离和语义标识,进行聚类识别文本集中所包含的重要子主题。论文采用"migraine disorders"主题中近五年的文献构建文本集,对提出的方法开展了2个有效性实验。实验1与文本中领域专家所给出的标引词按语义类型分组结果对比,结果表明论文提出的方法与领域专家给出的标引词语义类型分组结果具有一致性;实验2与目前广泛使用的LDA方法结果进行对比,在准确率和召回率上都较LDA方法有所提高。2个实验均证明了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 clique子团 多重文本关系 文本主题识别
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法 被引量：12
20
作者 高茂庭 王吉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期66-72,共7页
用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题... 用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度。对用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的质量。 展开更多
关键词 社交关系 标签行为 时间权值 主题模型 推荐算法
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