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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张莹 高慧颖 巴志超
针对当前跨类型数字资源自动分类研究中未充分利用不同类型数字资源特征之间的潜在语义关联以及无法解决跨类型数字资源分类过程中的维度灾难和特征稀疏等问题,提出一种基于主题相关性挖掘的跨类型数字资源分类方法。通过TG-LDA模型对数字资源进行语义建模,并结合开放知识库Wikipedia对建模后的共享主题空间进行语义概念的扩展,最后通过Max Ent、SVM等多种算法实现对数字资源的跨类型分类。实验表明,该方法能有效增强不同类型数字资源间的亲和性,提高不同类型数字资源间的分类性能。
关键词：
数字资源 主题挖掘 跨类型分类 分类方法
[期刊] 情报杂志
[作者]
胡潜 明均仁
[目的/意义]针对现有的虚拟社区推荐方法缺乏兼顾推荐准确性和新颖性的问题,将数据挖掘技术与信息推荐方法相结合,提出了基于用户-主题关联挖掘的虚拟社区推荐方法。[方法/过程]该方法通过构建用户-用户相似度矩阵、社区-社区主题距离矩阵、基于矩阵分解的智能推荐等过程,使得推荐结果能在保证高准确性的前提下,兼顾推荐的新颖性。[结果/结论]实验结果表明,该方法取得了理想的预期结果,推荐效果既能保证准确性,又能体现新颖性。
关键词：
关联挖掘 智能推荐 虚拟社区
[期刊] 图书情报工作
[作者]
明均仁 何超
针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。
关键词：
跨媒体检索算法 语义关联挖掘 数字图书馆
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
林晗 汤珊红 高强 程佳军
[目的/意义] 识别和把握研究前沿具有现实价值，目前基础性知识工具中，主题模型因其独特的优越性而具有较为广泛的应用，为专家研判提供了辅助和支撑。[方法/过程]本文针对LDA的拓展模型HLDA展开研究，在方法核心过程nCRP中引入了文本相似度因子，并构造了数据集用于实证研究。[结果/结论]实验证明改进HLDA相较原始HLDA方法有了较大提升，并在不同程度上超越了现有的多种主题方法和引用网络方法，运用在前沿主题识别中具有较高准确性与可靠性。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
郭红梅 张智雄
本文通过文献调研分析，将基于图挖掘的文本主题识别方法总结为中心度方法、紧密关联子图查找和图聚类三种，后两者又细分为基于ｃｌｉｑｕｅ子团或类ｃｌｉｑｕｅ子团、基于图拓扑结构或结点属性聚类的方法。中心度方法通过对比文本网络中术语结点的重要度来实现文本主题的识别，紧密关联子图查找和图聚类方法则是根据文本图中术语结点和边的属性相似度来识别文本核心主题。基于语言文本网络自身特性，如何构建复杂文本关系图来同时揭示术语间的句法、共现和语义关系，如何基于术语关联和图拓扑结构识别其中的紧密关联子团，基于何种标准将紧密关联子团聚类以揭示文本核心主题，都是未来需要进一步深入研究的问题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张琴 张智雄
[目的/意义]以主题短语识别为研究对象,提出基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法,为快速理解文本内容、准确抽取文本主题提供借鉴思路。[方法/过程]对低频词进行量化定义,提出一种合理的短语重要度计算方法,最终利用PhraseLDA主题模型推理出主题短语。[结果/结论]实验结果表明该方法在多种数据集中挖掘出的主题短语质量较高,主题一致性较强。
关键词：
主题模型 短语挖掘 主题短语
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁晓贺 田儒雅 吴蕾 张学福
[目的/意义]微博舆情的形成是一个多层面、错综复杂的过程,可采用超网络描述和揭示。[方法/过程]构建了包含用户—观点—情感—时序阶段4层子网的超网络模型,并将该模型应用于"毒疫苗"事件这一具体实例中。[结果/结论]研究表明,舆情主题发现超网络模型的子网分析可揭示每层子网的特征信息,超边分析可用于舆情预警分析、舆情主题挖掘及舆情主题演化分析。[局限]下一步研究将从细化指标、多重验证两个方面对模型进行完善。
关键词：
微博 舆情 主题挖掘 超网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
林晗 汤珊红 高强 程佳军
[目的/意义] 识别和把握研究前沿具有现实价值，目前基础性知识工具中，主题模型因其独特的优越性而具有较为广泛的应用，为专家研判提供了辅助和支撑。[方法/过程]本文针对LDA的拓展模型HLDA展开研究，在方法核心过程nCRP中引入了文本相似度因子，并构造了数据集用于实证研究。[结果/结论]实验证明改进HLDA相较原始HLDA方法有了较大提升，并在不同程度上超越了现有的多种主题方法和引用网络方法，运用在前沿主题识别中具有较高准确性与可靠性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨彬
通常情况下,商业银行的数据库大多采用多维度的设计方式,这使得对客户信息提取和客户分类关联分析工作繁琐而复杂,导致目前尚缺乏符合商业银行业务实际、具有较强操作性的分析模型。在这种情况下,文章提出了一种运用RFM模型数据处理,结合K-Means算法和关联规则挖掘Apriori算法进行双阶段客户关联分类方法,具有较强的实践性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钱晓东
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
关键词：
数据挖掘 分类 软计算
[期刊] 图书情报工作
[作者]
熊拥军 陈春颖
针对数字图书馆推送服务中缺乏对资源访问数据的有效分析,以关联挖掘理论为技术基础,设计出数字图书馆个性化推送服务模型。详细介绍资源访问多维数据集构建、多维数据集上文献资源的关联分析和挖掘方法。实验表明,关联挖掘技术可从资源访问事务中发现资源访问关联以及具有访问行为相似读者群,为个性化推送服务提供决策依据。
[期刊] 档案学研究
[作者]
陶水龙
随着电子政务的发展,国内档案数字资源的建设已经取得了很大的进展,逐渐形成了海量的档案数字资源。传统的档案管理系统提供了档案数据的存储、管理等功能,但并不支持海量档案数据的挖掘分析,无法充分利用档案数据隐含的价值提升档案管理和公众服务水平。语义网技术的发展为档案数据的管理和利用,提供了新的应用研究方向。本文将针对档案数据的特点,深入分析语义网技术在档案数据挖掘分析中的作用,最后探讨将来档案管理系统可能的建设方向和存在的问题。将语义网技术引入数字档案馆建设,将为管理部门提供有效的高效管理工具,也将为公众提供更
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈治 吴娟娟
宫颈癌是全世界女性发病率和死亡率位居第二的恶性肿瘤,文章对宫颈癌样本数据集进行关联规则的Apriori算法分析,得到准确有效的关联规则,为宫颈癌的筛查和诊断提供一种新的思路。结果表明:年龄、性行为、吸烟情况、荷尔蒙避孕药服用情况、节育环放置情况均会导致不同支持度和置信度的性病或癌症的发生,且性病发生和癌症诊断这两者之间也存在着紧密的联系和规则。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
傅柱 王曰芬 关鹏
［目的］为了能够更为全面地探索和揭示研究领域的知识结构和热点主题，文章提出基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法。［方法］以国外知识流领域为研究对象，根据研究方向将知识流的相关文献分为５类。利用ＬＤＡ主题模型分别对分类后的文献集进行主题抽取，筛选得到不同研究方向下的１１个热点主题，并深入分析不同研究方向下热点主题所揭示的知识点。［结果］实验结果表明，基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法能够较为全面和细致地挖掘研究领域的学科主题和研究热点。［局限］所提的方法未能与其他主题挖掘方法进行对比，研究结果也未与现有文献中分析出的知识流领域研究热点进行对照。
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