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[期刊] 图书情报工作
[作者]
王连喜
认为因短文本具有特征稀疏性和高度冗余性,微博短文本的预处理及学习方法研究已经成为微博信息挖掘及应用的关键,并在许多方面有着非常重要和广泛的应用。重点分析微博短文本的特性,并对微博短文本的预处理和学习方法及其应用现状进行归纳和总结,包括短文本特征表示、短文本特征拓展与选择、短文本分类与聚类学习、热点事件发现及自动文摘等。最后指出相关研究的局限性,并对未来的发展方向进行展望。
[期刊] 情报科学
[作者]
牟式标 陈志军
【目的/意义】随着微博短文本对社会生活的影响日益增大,结合Delaunay三角网聚类和元胞遗传提出了一种微博短文本倾向性检测模型。【方法/过程】首先,该模型阐述了检测方法采取的数据收集、预处理、特征选择和指标计算四个阶段,并建立了短文本倾向性检测模型。其次,利用Delaunay三角网聚类和元胞遗传对上述模型进行求解。最后,通过仿真实验深入研究了影响该方法的关键因素。【结果/结论】结果表明,相比于层次结构法和神经网络,该方法在准确率、关联率等方面具有较好的适应性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李杰 李欢
[目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持。[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型。模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感分类标签标注相应评论中提取的产品特征词,并利用词向量对产品特征词聚类。通过爬取的笔记本电脑和手机评论对模型进行训练和测试。[结果/结论]结果表明,模型能够实现有效的产品特征提取及高准确率情感分类,是在线评论分析的有效模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张倩 刘怀亮
为了解决基于向量空间模型构建短文本分类器时造成的文本结构信息的缺失以及大量样本存在的标注瓶颈问题,提出一种基于图结构的半监督学习分类方法,这种方法既能保留短文本的结构语义关系,又能实现未标注样本的充分利用,提高分类器的性能。通过引入半监督学习的思想,将数量规模较大的未标注样本与少量已标注样本相结合进行基于图结构的自训练学习,不断迭代实现训练样本集的扩充,从而构建最终短文本分类器。经对比实验证明,这种方法能够获得较好的分类效果。
关键词：
半监督学习 短文本 图结构 自训练
[期刊] 现代情报
[作者]
张博 李竹君
微博这一媒体形式出现后深刻地影响了信息的传播方式,因此一直是国内外学术界各学科领域关注的重点。研究方法不断完善,研究角度也越来越多元化。本文针对微博信息传播效果这一问题,对近年来国内外研究的典型文献进行梳理和总结,首先概述了微博传播效果的概念和测评方法,接着分类梳理了微博传播效果影响因素的相关研究,并对该领域的未来发展方向进行了展望,以期为今后的研究提供参考和借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋盛益 陈东沂 庞观松 吴美玲 王连喜
简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。
[期刊] 商业时代
[作者]
何迎朝 陈红花
本文从全面了解用户使用微博的动机与行为特征的目的出发,对现有关于微博使用动机、行为特征、动机与使用间的关系的文章进行回顾和分析,发现现有研究大多将动机与行为割裂开来进行研究,而将动机与行为用模型的方式建立联系的研究还相对较少,将用户按照不同的年龄或使用目的区分开来研究使用动机与行为特征间联系的文献则更少,因此未来还可以从动机与行为的关系模型、不同年龄尤其是老年人对于微博的使用动机与行为等方面展开对微博的进一步研究。
关键词：
微博 使用动机 行为特征
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋盛益 麦智凯 庞观松 吴美玲 王连喜
对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
崔金栋 郑鹊 孙硕
文章针对微博信息建模过程中影响因素众多、过程复杂现状,梳理模型构建的依据及其演化脉络。文章对现有微博信息模型进行功能解析和演化分析,从节点自身属性、链接关系到整体拓扑结构演化的视角,解析微博信息传播模型中的社会网络特征;从传播模式、传播影响因素和传播规律演化的角度,阐释微博信息传播模型的复杂网络特性;从传播预测和传播控制的视角,揭示微博信息传播模型的双重网络特质。文章提出微博信息传播模型的演化方向,即微博信息传播中节点、节点链接与信息内容的融合,复杂网络与多重网络的融合,微博信息传播与大数据的融合。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王曼 张秋
针对图书馆微博相关文献研究不足的现状,对目前国内外图书馆微博的研究文献进行全面的梳理、分析和评述,认为国内外图书馆微博研究尚处于初级阶段,未来应该进一步拓展研究空间,深化理论探索,加强对比研究,保持同行之间的交流和互动,以厘清文献的成就与不足,促进图书馆微博研究的拓展和深入,提升图书馆微博的服务水平。
关键词：
图书馆 微博 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的 /意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法 /过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果 /结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的/意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法/过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果/结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
崔金栋 于圆美 王新媛 孙遥遥
以信息管理技术的视角梳理国内外关于微博研究的主要文献,阐述微博信息组织、信息传播和用户推荐的研究热点,总结现有研究的不足,提出微博信息管理研究的新趋势:微博信息组织的规范化研究、微博信息传播的可控化以及微博用户信息推荐的个性化与精准化,试图通过构建新的微博信息组织模型和传播模型,解决技术层面上的微博信息管理弊端,实现微博信息有效管理的突破。
关键词：
微博 信息组织 信息传播 信息推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张培晶 宋蕾
在介绍概率主题模型发展过程以及概率主题模型的代表性模型LDA基本原理的基础上,分析LDA模型的特征及其用于微博类网络文本挖掘的优势;介绍和评述微博环境下现有的基于LDA模型的文本主题建模方法,并对其扩展方式和建模效果进行总结和比较;最后对微博文本主题建模的发展方向进行展望。
关键词：
LDA 概率主题模型 微博 主题建模
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