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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王嵩 李保珍 代逸生
本文将社会化标注系统分层分析,首层分成若干个社区,次层将主题作为主导因素,同时结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)思想构造动态贝叶斯模型并将时间因素加入进来得到时间动态演变下的隐含社区及主题的标签集,对于为网络组织及用户有效获取提供信息资源的内在属性,提炼出社会化标注系统的有效信息。
关键词：
社会化标注 隐含社区 潜在主题 主题聚类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王嵩 李保珍 代逸生
在资源共享性的社会化标注网站上,大量无标签或者缺少标签的资源往往会因为标签信息的不完整,以致无法被有效地利用和检索。为了有效地进行资源检索,借助于贝叶斯层级模型,对被标注信息资源的主题进行聚类,并生成最终的主题聚类结果,相关实验结果显示了其有效性。
关键词：
主题聚类 社会化标注 模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李慧宗 胡学钢 何伟 潘剑寒
在分析标签共现的基础上,提出一种基于共现的标签谱聚类方法,该方法直接利用标签的共现关系来测度标签的相关性,能够避免将标签表示成向量空间模型时所带来的高维稀疏等问题。在衡量标签的共现相似性时,设计一种综合的方法,并给出标签综合共现相似度的计算公式。与传统的单一利用标签的个体共现来衡量其相似性相比,综合的方法同时考虑标签的个体共现相似性和标签的群体共现相似性,能够更加精确地刻画标签的共现相似度。实验结果表明,基于综合共现相似度的标签共现谱聚类方法具有较好的效果。
关键词：
社会化标签系统 标签共现 谱聚类 相似性
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘礼锋 潘旭伟
为探查社会化标注中用户标注中标签使用主题特性,构建了社会化标签主题模型,定义了用户主题熵,从用户活跃度角度来刻画社会化标注中用户标签的主题鲜明性,结合Last.fm数据进行实证分析,结果表明:主题极鲜明和极模糊的用户较少,大部分用户主题鲜明程度介于两者之间;对于不活跃用户和极活跃用户,其标签主题随着活跃度的增加而增强,且增强速度相近;对于活跃用户,其标签主题鲜明性保持相对稳定。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李保珍 王亚 周可
【目的】构建网络信息内容可信度的定量测度模型,以提高虚假信息的筛除效率。【方法】基于贝叶斯推理理论,构建网络信息内容可信度的测度模型;基于贝叶斯决策理论,构建可信度测度有效性的最小错误率评估模型。【结果】基于实际数据集的实验结果表明,随着社会化媒体参与者规模增加,可信度测度的最小错误率呈下降趋势,且贝叶斯可信度测度模型总体优于传统的模糊可信度测度模型。【局限】可信度测度错误率的影响因素只关注参与者规模因素,而其他影响因素,如条件属性或可参照对象等,将需要进一步研究。【结论】基于集体智慧理论,揭示网络信息内
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宣云干 朱庆华
在分析社会化标注系统标签检索研究现状基础上,针对传统方法可计算性不高、完备性不够、无法分辨自然语言的语义模糊性等不足,提出基于潜在语义分析的社会化标注系统标签语义检索模型,改进标签-资源矩阵权重计算算法,完善社会化标注系统的语义标注方法。并以delicious系统为例,抓取数据进行验证分析,通过对比,证明提出的模型和改进的算法能显著提高标签检索效率。
[期刊] 图书馆
[作者]
邰杨芳 陈新国
文章通过问卷调查法收集社会化标注系统中用户的标注行为数据,采用统计描述、秩和检验以及因子分析基础上的方差分析法分析不同背景用户标注行为4个方面的现状及存在的差异,并对社会化标注系统的功能和服务优化提出发展方向及建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨萌 张云中 徐宝祥
针对社会化标注系统资源聚合问题,提出在统一的框架下有机地融合元数据、标签、受控词表、本体等新理论和形式概念分析、社会网络分析等新技术并从深度和广度两个层面解决社会化标注系统资源聚合的新观点,构建社会化标注系统资源语义体系,剖析社会化标注系统资源聚合机理,最终提出多维度的社会化标注系统资源聚合思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨萌 张云中 徐宝祥
针对社会化标注系统的资源聚合与导航问题,整理并分析了国内外相关研究的进展,从深度语义聚合、广度关联聚合、跨系统聚合和资源导航4个角度总结并剖析了社会化标注系统资源聚合与导航研究所取得的成果和存在的不足,深入讨论了该课题亟须解决的五大问题,并提出了初步的解决思路,为后续研究奠定基础和提供启发。
关键词：
社会化标注系统 资源聚合 资源导航
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆静 王捷
针对传统贝叶斯网络方法在先验概率设定中的不足,文章提出采用超级贝叶斯方法,通过对每个专家意见赋予不同的权重,帮助决策者修正初始判断,得到更为准确的贝叶斯网络先验概率,并采用银行风险管理中的实例介绍了该方法的具体操作过程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 邓迎春
因子分析模型的贝叶斯推断是贝叶斯多元统计推断理论的重要组成部分。本文通过分析因子分析模型的统计结构,构造了模型参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理,结合模型样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;证明了因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布。实证研究结果表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析的结论与传统的因子分析之间存在显著性的差异。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 孙雄志
本文针对Cpm指数置信下限的问题,通过Fisher信息阵确定Jeffrey无信息先验分布,推导出Cpm的后验分布,并据此采用最大后验密度方法构造了贝叶斯置信下限。该方法解决了后验分布虽是单峰但非对称的置信下限问题。利用MATLAB进行的数值模拟分析,表明了该置信下限能够更准确地反映过程能力,有助于实现对过程能力指数的更精确的估计,为更有效地使用该指数提供了概率依据。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱慧明
This paper mainly deals with the Bayesian statistical inference theory on the VAR(p) forecasting model based on the parameters’ Minnesota conjugate prior distribution,including the prior distribution's structure, the parameters’ posterior distribution, and compares the forecasting accuracy of AR,VAR and BVAR model.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
林鑫 石宇
以社会化标签为基础数据源，文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型，并以国外知名图书社会化标注系统Ｌｉｂｒａｒｙ Ｔｈｉｎｇ中１２０６本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看，９６．７７％的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签，平均为６．５个；通过与ＳＦ ＳｉｇｎａＬ网站的专家总结的图书特色相比，该策略能够覆盖专家分析特色的７７．２％，且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色，因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
张云中 杨萌
Web2.0环境下,专家分类法与大众分类法呈现出互补和融合的态势,tax-folk混合导航已成为优化社会化标注系统资源聚合的一种新思路。本文通过剖析tax-folk混合导航模型生成机理,采用形式概念分析方法,构建出包含数据准备、概念格构建、概念格分析、tax-folk映射、tax-folk混合导航树和输出与评价六个模块的tax-folk混合导航模型。研究发现,tax-folk混合导航模型兼顾了专家分类法和大众分类法的优势,实现了树状"干强枝繁叶茂"的资源聚合,有效提高了社会化标注系统中资源的可查找性。
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