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基于LDA模型的主题词抽取方法 被引量：47
1
作者 石晶 李万龙 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期81-83,共3页
以LDA模型表示文本词汇的概率分布,通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词扩充到待分析文本之外,尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速Gibbs抽样算法进行。实验结果表明,快速Gibbs算法的... 以LDA模型表示文本词汇的概率分布,通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词扩充到待分析文本之外,尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速Gibbs抽样算法进行。实验结果表明,快速Gibbs算法的速度约比传统Gibbs算法高5倍,准确率和抽取效率均较高。 展开更多
关键词 lda模型 GIBBS抽样 主题词抽取
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基于LDA模型的主题分析 被引量：34
2
作者 石晶 范猛 李万龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期1586-1592,共7页
在文本分割的基础上,确定片段主题,进而总结全文的中心主题,使文本的主题脉络呈现出来,主题以词串的形式表示.为了分析准确,利用LDA(Latent dirichlet allocation)为语料库及文本建模,以Clarity度量块间相似性,并通过局部最小值识别片... 在文本分割的基础上,确定片段主题,进而总结全文的中心主题,使文本的主题脉络呈现出来,主题以词串的形式表示.为了分析准确,利用LDA(Latent dirichlet allocation)为语料库及文本建模,以Clarity度量块间相似性,并通过局部最小值识别片段边界.依据词汇的香农信息提取片段主题词,采取背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词扩充到待分析文本之外,尝试挖掘隐藏于字词表面之下的文本内涵.实验表明,文本分析的结果明显好于其他方法,可以为下一步文本推理的工作提供有价值的预处理. 展开更多
关键词 主题分析 lda模型 文本分割 GIBBS抽样
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基于标签主题的协同过滤推荐算法研究 被引量：23
3
作者 文俊浩 袁培雷 +2 位作者 曾骏 王喜宾 周魏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期247-252,258,共7页
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各... 传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。 展开更多
关键词 标签主题 协同过滤 潜在dirichlet分布模型 个性化推荐 相似度
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基于LDA模型和Doc2vec的学术摘要聚类方法 被引量：21
4
作者 张卫卫 胡亚琦 +1 位作者 翟广宇 刘志鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期180-185,共6页
针对特定任务下的短文本聚类已经成为文本数据挖掘的一项重要任务。学术摘要文本由于数据稀疏造成了聚类结果准确率低、语义鸿沟问题,狭窄的域导致大量无关紧要的单词重叠,使得很难区分主题和细粒度集群。鉴于此,提出一种新的聚类模型... 针对特定任务下的短文本聚类已经成为文本数据挖掘的一项重要任务。学术摘要文本由于数据稀疏造成了聚类结果准确率低、语义鸿沟问题,狭窄的域导致大量无关紧要的单词重叠,使得很难区分主题和细粒度集群。鉴于此,提出一种新的聚类模型——主题句向量模型(Doc2vec-LDA,Doc-LDA),该模型通过将LDA主题模型(Latent Dirichlet Allocation)和句向量模型融合(Doc2vec),不仅使得在模型训练过程中既能利用整个语料库的信息,而且还利用Paragraph Vector的局部语义空间信息完善LDA的隐性语义信息。实验采用爬取到的知网摘要文本作为数据集,选用K-Means聚类算法对各模型的摘要文本进行效果比较。实验结果表明,基于Doc-LDA模型的聚类效果优于LDA、Word2vec、LDA+Word2vec模型。 展开更多
关键词 短文本聚类 lda模型 Doc2vec模型 学术摘要
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基于LDA模型的音乐推荐算法 被引量：15
5
作者 李博 陈志刚 +1 位作者 黄瑞 郑祥云 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期175-179,184,共6页
互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根... 互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根据已有的基于音频信息的音乐推荐以及协同过滤方法,分析用户的音乐试听数据以及下载数据,并结合Latent Dirichlet分配(LDA)主题挖掘模型,提出一种音乐推荐算法。实验结果表明,与基于用户的协同过滤算法以及基于项目的协同过滤算法相比,该算法可以更加高效地向用户推荐感兴趣的音乐。 展开更多
关键词 协同过滤 音乐推荐 主题挖掘 latent dirichlet分配模型 吉布斯抽样 基于lda模型的音乐推荐
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一种词聚类LDA的商品特征提取算法 被引量：12
6
作者 彭云 万常选 +2 位作者 江腾蛟 刘德喜 刘喜平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第7期1458-1463,共6页
商品评论中经常会使用一些词义近似或上下文相关的中低频词来描述商品特征,如何有效辨识这些中低频词是商品特征抽取的一个难点.由于缺乏先验知识,主题模型难以发现并抽取中低频特征词.提出基于词义相似度和上下文相关度相结合的词聚类... 商品评论中经常会使用一些词义近似或上下文相关的中低频词来描述商品特征,如何有效辨识这些中低频词是商品特征抽取的一个难点.由于缺乏先验知识,主题模型难以发现并抽取中低频特征词.提出基于词义相似度和上下文相关度相结合的词聚类度量算法,在此基础上构建了一种基于词聚类先验知识的潜在狄利克雷分配的商品主题特征提取模型.首先对词项按词义相似度、上下文相关度进行聚类;然后在商品主题特征抽取中引入词聚类因素作为权重影响因子,使得同一个聚类簇中的词项属于同一主题的概率增加.相关实验结果表明,本文提出的词聚类和特征提取算法具有较好的效果. 展开更多
关键词 词聚类 上下文相关 lda模型 特征提取
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一种并行LDA主题模型建立方法研究 被引量：12
7
作者 王旭仁 姚叶鹏 +1 位作者 冉春风 何发镁 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期590-593,共4页
针对潜在狄利克雷分析(LDA)模型分析大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息计算时间较长问题,提出基于MapReduce架构的并行LDA主题模型建立方法.利用分布式编程模型研究了LDA主题模型建立方法的并行化实现.通过Hadoop并行计算平台进行... 针对潜在狄利克雷分析(LDA)模型分析大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息计算时间较长问题,提出基于MapReduce架构的并行LDA主题模型建立方法.利用分布式编程模型研究了LDA主题模型建立方法的并行化实现.通过Hadoop并行计算平台进行实验的结果表明,该方法在处理大规模文本时,能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高. 展开更多
关键词 MapReduce架构 并行计算 潜在狄利克雷分布模型 主题建模
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基于LDA主题模型的软件缺陷分派方法 被引量：11
8
作者 黄小亮 郁抒思 关佶红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第21期46-48,共3页
传统的基于向量空间模型的软件缺陷分派方法,由于存在特征空间维度高、数据稀疏且包含噪音等问题,分派准确率较低。为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的软件缺陷分派方法,将缺陷报告从原始的高维文本单词空间映射到低维... 传统的基于向量空间模型的软件缺陷分派方法,由于存在特征空间维度高、数据稀疏且包含噪音等问题,分派准确率较低。为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型的软件缺陷分派方法,将缺陷报告从原始的高维文本单词空间映射到低维语义主题空间,在新的低维主题空间上进行分派。实验结果表明,在使用SVM和KNN分类器时,该方法的分派准确率较高。 展开更多
关键词 软件缺陷分派 隐含狄利克雷分配模型 马尔可夫链蒙特卡洛方法 吉布斯采样 文本分类 向量空间模型
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基于主题模型的地方科技成果转化政策组态效应研究 被引量：9
9
作者 张玉华 李茂洲 杨旭淼 《中国科技论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第5期11-20,30,共11页
各地科技成果转化政策组态效应迥异。本文以31个省(区、市)科技成果转化政策文本数据为样本,采用LDA分析方法获取样本中的政策因素,再对这些因素做fsQCA分析。结果表明:不存在能够对科技成果转化结果产生绝对影响的单一政策工具;科研评... 各地科技成果转化政策组态效应迥异。本文以31个省(区、市)科技成果转化政策文本数据为样本,采用LDA分析方法获取样本中的政策因素,再对这些因素做fsQCA分析。结果表明:不存在能够对科技成果转化结果产生绝对影响的单一政策工具;科研评价改革、创新创业激励、科技金融政策、政府采购政策这4类政策工具组合效果显著。在此基础上构建路径模型,进一步分析政策工具的有效组合模式、特点、作用和应用场景,为各地科学合理地使用这些政策组合工具有重要参考价值。 展开更多
关键词 科技成果转化 政策因素 lda模型 模糊集定性比较分析
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基于LDA模型的多角度个性化微博推荐算法 被引量：10
10
作者 孙玉洁 秦永彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期177-182,共6页
通过基于概率的主题挖掘模型隐含狄利克雷分布(LDA)挖掘用户兴趣主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法。为进一步改善用户体验,推荐其感兴趣且质量好、新鲜度高的微博,提出一种新的多角度个性化微博推荐算法。通过微博发布时间、转... 通过基于概率的主题挖掘模型隐含狄利克雷分布(LDA)挖掘用户兴趣主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法。为进一步改善用户体验,推荐其感兴趣且质量好、新鲜度高的微博,提出一种新的多角度个性化微博推荐算法。通过微博发布时间、转发数、评论数等特征计算微博重要度,利用LDA模型生成的用户-主题矩阵以及主题-词汇矩阵计算用户对微博的兴趣度,综合考虑微博本身的重要度以及用户对微博的兴趣度对微博进行评分,根据评分结果推荐微博。实验结果表明,该算法与主题模型相结合可有效够提高微博推荐的精准度。 展开更多
关键词 微博 个性化推荐 隐含狄利克雷分布模型 推荐算法 评分预测 Top-N推荐
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基于隐含狄利克雷分配模型的图像分类算法 被引量：9
11
作者 杨赛 赵春霞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期181-183,共3页
概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对... 概率隐含语义分析模型不适用于大规模图像数据集,为此,提出一种基于隐含狄利克雷分配模型(LDA)的图像分类算法。以BOF特征作为图像内容的初始描述,利用Gibbs抽样算法近似估算LDA模型参数,得到图像的隐含主题分布特征,并采用k近邻算法对图像进行分类。实验结果表明,与基于概率隐含语义分析模型的分类算法相比,该算法的分类性能较优。 展开更多
关键词 BOF模型 中层语义特征 隐含狄利克雷分配模型 隐含主题分布特征 K近邻算法 图像分类
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微博中的开放域事件抽取 被引量：9
12
作者 陈箫箫 刘波 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第8期18-22,109,共6页
随着互联网的快速发展,网络信息的事件抽取已然成为研究热点。针对微博中的开放域事件抽取问题进行深入研究,实现一个事件抽取和分类系统。主要通过序列标记方法提取微博语句中的命名实体和事件短语表征相应事件,利用非监督分类方法对... 随着互联网的快速发展,网络信息的事件抽取已然成为研究热点。针对微博中的开放域事件抽取问题进行深入研究,实现一个事件抽取和分类系统。主要通过序列标记方法提取微博语句中的命名实体和事件短语表征相应事件,利用非监督分类方法对事件进行分类,将每个日期下各类别的事件根据重要性排序之后,以日历的形式展现出来。其中,运用条件随机场模型完成事件抽取中的序列标记任务,非监督分类方法选用了LDA主题模型。实验证明方法有效可行,命名实体识别和事件短语抽取均取得较高的准确率和召回率。 展开更多
关键词 事件抽取 条件随机场 文本分类 lda模型
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基于潜在狄利克雷分布模型的多文档情感摘要 被引量：9
13
作者 荀静 刘培玉 +1 位作者 杨玉珍 张艳辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第6期1636-1640,共5页
针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重... 针对当前方法难以获取评论文本全局情感倾向性的问题,提出一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)模型的多文档情感摘要方法。该方法首先对给定的句子进行情感分析,抽取带有主观性评价的句子;然后,应用LDA模型表示已抽取的句子,并通过词汇的重要度和句子的特征计算句子的权重;最终提取情感文摘。实验结果表明,该方法能够有效地识别情感关键句,在准确率、召回率和F值上均有不错的效果。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分布模型 主观句子 情感分析 多文档摘要
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基于k-means++的动态构建空间主题R树方法 被引量：9
14
作者 邹志文 秦程 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期733-737,共5页
现有的R-树空间聚类技术在通常通过随机指定或者计算空间数据间的欧氏距离来选取聚类中心,而未考虑空间数据间的主题相关度。这些导致聚类结果受初始k值影响,空间数据间的关联仅仅是基于地理位置的。针对此种情况,提出了一种基于k-mean... 现有的R-树空间聚类技术在通常通过随机指定或者计算空间数据间的欧氏距离来选取聚类中心,而未考虑空间数据间的主题相关度。这些导致聚类结果受初始k值影响,空间数据间的关联仅仅是基于地理位置的。针对此种情况,提出了一种基于k-means++的动态构建空间主题R树(TR-tree)方法。首先,在传统的k-means++算法上,通过聚类测度函数动态地确定k个聚类簇,并在聚类测度函数中引入潜在狄利克雷分布(LDA)模型来计算每个空间数据文本的主题概率,从而加强空间数据间的主题关联度;其次,通过主题概率选取概率最大的聚类中心;最后,构建TR-tree,并且在构建时动态分配空间数据。实验结果表明:虽然构建R-树的时间略有增加,但该方法在索引效率及节点间关联度上较仅仅基于地理位置聚类构建R-树的算法有明显提升。 展开更多
关键词 R-树 k-means++ 聚类 索引效率 潜在狄利克雷分布模型
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基于LDA模型和HowNet的多粒度子话题划分方法 被引量：9
15
作者 李湘东 巴志超 黄莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1625-1629,共5页
针对LDA建模结果较泛化、子话题间文本相似度较高等问题,提出一种基于狄利克雷分配模型(LDA)和知网(How Net)语义词典相结合的多粒度子话题划分方法(MGH-LDA)。首先采用LDA模型对不同新闻源的新闻集合进行初划分,并根据文档贡献度获得... 针对LDA建模结果较泛化、子话题间文本相似度较高等问题,提出一种基于狄利克雷分配模型(LDA)和知网(How Net)语义词典相结合的多粒度子话题划分方法(MGH-LDA)。首先采用LDA模型对不同新闻源的新闻集合进行初划分,并根据文档贡献度获得相同新闻话题的文档集合;其次在TF-IDF模型基础上获取多粒度粗细特征,作为核心词特征集合来表征新闻文档,采用知网语义词典来计算新闻文档之间的相似度;最后通过single-pass增量聚类算法进行新闻文档的聚类,实现子话题划分。通过在真实新闻数据集上的实验,验证了该方法能有效地提高热点新闻话题子话题划分的准确率。 展开更多
关键词 新闻报道 子话题划分 多粒度 狄利克雷分配模型 语义相似度计算
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融合纹理结构的潜在狄利克雷分布铁路扣件检测模型 被引量：9
16
作者 罗建桥 刘甲甲 +1 位作者 李柏林 狄仕磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期574-579,共6页
针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了... 针对潜在狄利克雷分布（LDA）模型忽略图像结构的问题,提出一种融合图像纹理结构信息的LDA扣件检测模型TS_LDA。首先,设计一种单通道局部二值模式（LBP）方法获得图像纹理结构,将单词的纹理信息作为标注,用单词和标注的联合分布反映了图像的结构特点;然后,将标注信息嵌入LDA,由单词和标注共同推导图像主题,改进之后的主题分布考虑了图像结构;最后,以该主题分布训练分类器,检测扣件状态。相比LDA方法,正常扣件与失效扣件在TS_LDA主题空间中的区分度增加了5%~35%,平均漏检率降低了1.8%~2.4%。实验结果表明,TS_LDA能够提高扣件图像建模精度,从而更加准确地检测扣件状态。 展开更多
关键词 纹理结构 视觉单词 单词标注 潜在狄利克雷分布模型 铁路扣件检测
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基于LDA模型的餐馆评论排序 被引量：8
17
作者 吕韶华 杨亮 林鸿飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期62-64,67,共4页
在餐馆评论中,存在评论文本未明确指出评价等级及评论文本不一致等问题。为此,提出一种基于LDA模型的餐馆评论排序方法。利用LDA模型对评论文本进行主题抽取,过滤掉不相关评论,基于过滤后的用户评论和用户给出的评论等级计算餐馆评论若... 在餐馆评论中,存在评论文本未明确指出评价等级及评论文本不一致等问题。为此,提出一种基于LDA模型的餐馆评论排序方法。利用LDA模型对评论文本进行主题抽取,过滤掉不相关评论,基于过滤后的用户评论和用户给出的评论等级计算餐馆评论若干方面的得分,在该得分的基础上,利用逻辑回归进行训练,得到餐馆评论排序模型。实验结果表明,该方法的排序效果较优。 展开更多
关键词 lda模型 餐馆评论 排序 观点挖掘 逻辑回归
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基于大数据的智能制造岗位与技能需求研究 被引量：1
18
作者 刘祺彬 高祥兰 +1 位作者 何凤琴 李新元 《上海师范大学学报（自然科学版中英文）》 2024年第2期236-240,共5页
在不违反相关协议准则的情况下,通过爬虫技术获取智能制造岗位数据,并对其进行清洗与脱敏处理.应用Jieba中文分词工具、K-means聚类算法与隐含狄利克雷分布(LDA)模型,将岗位名称分为6类,将技能集分为8类.最后,构建需求矩阵并归一化处理... 在不违反相关协议准则的情况下,通过爬虫技术获取智能制造岗位数据,并对其进行清洗与脱敏处理.应用Jieba中文分词工具、K-means聚类算法与隐含狄利克雷分布(LDA)模型,将岗位名称分为6类,将技能集分为8类.最后,构建需求矩阵并归一化处理,得到各技能集对岗位簇的重要程度,为专业选择、课程建设与从业人员发展提供参考. 展开更多
关键词 智能制造 大数据分析 K-MEANS 隐含狄利克雷分布(lda)模型 需求评估
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基于LDA主题模型的湖泊公园生态系统文化服务公众感知研究 被引量：2
19
作者 张怡 裘鸿菲 《中国园林》 CSCD 北大核心 2023年第7期121-126,共6页
湖泊公园是城市蓝绿空间的重要类型之一,开展湖泊公园生态系统文化服务感知量化研究,对保护生态环境和提升游憩空间质量具有重要意义。以武汉市8个典型湖泊公园为研究对象,爬取公园网络评论数据,利用LDA主题模型挖掘潜在主题,结合社会... 湖泊公园是城市蓝绿空间的重要类型之一,开展湖泊公园生态系统文化服务感知量化研究,对保护生态环境和提升游憩空间质量具有重要意义。以武汉市8个典型湖泊公园为研究对象,爬取公园网络评论数据,利用LDA主题模型挖掘潜在主题,结合社会网络分析法和情感分析模型,并对比问卷调查结果,探讨湖泊公园生态系统文化服务感知差异。结果表明:湖泊公园生态系统文化服务公众感知维度有休闲娱乐、审美体验、运动健康、社交互动、历史文化和科普教育;主导服务类型是休闲娱乐和审美体验,而科普教育是最不易被感知的;公园可达性、周边文化建设、园内基础设施及自身特色是影响感知频率和满意度的主要因素;不同年龄段人群的使用需求和活动类型差异对感知满意度有一定影响。因此,未来湖泊公园的建设可在科普主题活动举办、特色湖泊文化景观、公园配套服务设施、生态环境治理等方面进一步完善,并关注多年龄段人群需求,从而提升公园服务品质。 展开更多
关键词 风景园林 生态系统文化服务 公众感知 lda主题模型 情感分析 湖泊公园
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基于LDA模型和意象图式的产品隐喻设计方法研究
20
作者 侯士江 卫建君 +3 位作者 孙宇辰 鲁莹 王佳棋 廉博杰 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第16期138-149,170,共13页
目的为实现隐喻设计方法的喻体选择和隐喻转译,结合LDA模型和意象图式提出一种新型产品隐喻设计方法。方法应用LDA聚类分析始源域中事件的情绪体验,获取用户在始源域中的主题喻体。基于深度访谈和图式表征分析提取意象图式,并通过AHP评... 目的为实现隐喻设计方法的喻体选择和隐喻转译,结合LDA模型和意象图式提出一种新型产品隐喻设计方法。方法应用LDA聚类分析始源域中事件的情绪体验,获取用户在始源域中的主题喻体。基于深度访谈和图式表征分析提取意象图式,并通过AHP评价排序获取重要图式转译因子。将图式因子进行组合表述,联想产品相应功能特征,完成意象喻体到产品主体的转译。结果以减压产品为例进行设计实践,通过LDA聚类获取了感官放松、情感满足、体验良性发展、探索未知、无意识本能、体能释放六大主题与相应模态,以及与主题对应的图示因子,并以可视化桌面蓝牙音箱为设计载体,从视觉、听觉和触觉模态介入,结合图式联想完成了音乐播放、探索互动、自动休眠和情绪释放4个功能隐喻设计。利用加权算法对设计方案进行测试评估,验证了设计方法的合理性。结论从隐喻设计现状出发,探索了基于LDA模型和意象图式的产品隐喻设计方法并加以实践,验证理论与方法的可行性与有效性,为产品隐喻设计乃至其他情感价值类产品的设计研究提供了优质案例与借鉴。 展开更多
关键词 产品设计 隐喻设计 lda模型 意象图式
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