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基于FIFA算法的文本分类 被引量：14
1
作者 朱靖波 姚天顺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期20-26,共7页
本文提出了一种简单有效的文本分类方法 ,其中采用基于FIFA算法的内容主题分析技术 ,实现文本的自动分类过程。文中详细论述了文本自动分类的基本过程和FIFA算法描述 。
关键词 FIFA算法 主题识别 文本分类 自然语言处理 内容主题分析技术 特征词典 主题特征
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面向网络舆情的评论文本情感分析研究 被引量：23
2
作者 李光敏 张行文 +1 位作者 张磊 杨朋英 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第5期157-160,共4页
随着Internet的迅速发展,互联网超越传统媒体成为反映社会舆情的主要载体。如何有效地从其中获取社情民意以引导社会健康发展是政府等职能部门所关注的重要问题。首先提出对日益增多的网络评论文本进行情感分析研究的必要性。然后从主... 随着Internet的迅速发展,互联网超越传统媒体成为反映社会舆情的主要载体。如何有效地从其中获取社情民意以引导社会健康发展是政府等职能部门所关注的重要问题。首先提出对日益增多的网络评论文本进行情感分析研究的必要性。然后从主题识别、主客观性分类、情感极性分类等方面介绍针对网络舆情的情感分析在国内外的研究进展。最后列举出情感分析在网络舆情监控方面的应用和今后需深入研究的问题。 展开更多
关键词 网络舆情 情感分析 主题识别 极性分类
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采用LDA主题模型的国内知识流研究结构探讨:以学科分类主题抽取为视角 被引量：22
3
作者 王曰芬 傅柱 陈必坤 《现代图书情报技术》 CSSCI 2016年第4期8-19,共12页
【目的】利用LDA主题模型探索分类视角下的主题提取与分布状态,全面深入地揭示学科知识结构和热点。【方法】以国内知识流领域为研究对象,选取CNKI和万方数据库中知识流相关文献为数据源,利用中图分类号将知识流研究的文献分成11个学科... 【目的】利用LDA主题模型探索分类视角下的主题提取与分布状态,全面深入地揭示学科知识结构和热点。【方法】以国内知识流领域为研究对象,选取CNKI和万方数据库中知识流相关文献为数据源,利用中图分类号将知识流研究的文献分成11个学科,借助LDA主题模型分别对这11个学科所包含的文献进行主题抽取,挖掘出不同学科中所包含的20个热点主题。【结果】分析20个热点主题,得到11个不同学科的热点主题内容及其所揭示的知识点。【局限】该方法没有同其他学科主题挖掘方法进行对比,分析得到的国内知识流研究热点也没有同已有相关文献中分析出的该领域热点进行对照。【结论】该方法能够更全面和深入地挖掘学科知识结构和研究热点。 展开更多
关键词 知识流 LDA 主题抽取 学科分类 知识结构 研究热点
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基于语义扩展的短问题分类 被引量：16
4
作者 冶忠林 杨燕 +1 位作者 贾真 尹红风 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期792-796,共5页
问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题... 问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题模型进行特征词选择;最后,利用词语相似度计算获取问题的类别。实验结果表明,所提方法在1 365条真实问题集上平均F-measure值达到0.713,其值高于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法和最大熵方法。因此,该方法在问答系统中可以帮助系统提升问题分类的准确率。 展开更多
关键词 主题模型 问题分类 搜索引擎 问答系统
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《中国安全科学学报》载文特点及研究主题变化分析 被引量：14
5
作者 佟瑞鹏 梁明添 李春旭 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期8-14,共7页
为了解《中国安全科学学报》所刊载论文的特点及其研究主题变化趋势,基于中国知网,统计安全科学领域中10种主要期刊近5年的论文数据,利用Cite Space软件对比分析各期刊载文的关键词;采用概率主题模型对《学报》近10年的3 268篇论文进行... 为了解《中国安全科学学报》所刊载论文的特点及其研究主题变化趋势,基于中国知网,统计安全科学领域中10种主要期刊近5年的论文数据,利用Cite Space软件对比分析各期刊载文的关键词;采用概率主题模型对《学报》近10年的3 268篇论文进行主题分类分析。结果表明:《学报》与安全领域其他期刊相比,在体现学术研究热点及趋势方面有较好的同步性,且能从侧面反映该领域的主流研究进展;得到的19个主题中,安全管理、理论及工程方法研究、工程建设及结构设计、系统安全、事故预防与应急救援和道路交通6个主题包涵的论文数量相对较多,而危险化学品、电力装备、铁路安全、职业健康防护、矿井通风和管道泄漏6个主题的论文数量相对较少。 展开更多
关键词 《中国安全科学学报》(CSSJ) 知识图谱 概率主题模型 主题分类 统计分析
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Topic PageRank——一种基于主题的搜索引擎 被引量：8
6
作者 姜鑫维 赵岳松 《计算机技术与发展》 2007年第5期238-241,共4页
通过研究传统的超链分析算法PageRank及其改进算法Hilltop和TSPR的不足,提出了一种新的改进的方法Topic PageRank。这种算法是对每一个页面进行页面分类,然后根据分类的结果分别对每一个主题进行页面等级计算,因此,每一个页面对不同的... 通过研究传统的超链分析算法PageRank及其改进算法Hilltop和TSPR的不足,提出了一种新的改进的方法Topic PageRank。这种算法是对每一个页面进行页面分类,然后根据分类的结果分别对每一个主题进行页面等级计算,因此,每一个页面对不同的主题将呈现出不同的页面等级得分,能更加准确地反映出页面的重要性。 展开更多
关键词 PAGERANK Hilltop TSPR topic PageRank页面分类
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更新信号的阶段性融资效应:基于众筹市场的跨类别实证研究 被引量：12
7
作者 王伟 何翎 +2 位作者 Kevin Zhu 孙锐 王洪伟 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第11期155-166,共12页
在众筹项目融资过程中,融资人面对两难选择:一是尽可能详细宣传项目以吸引投资者,同时又担心创意泄露,不会一次性把所有的信息公之于众。通常,融资人会选择合适的时间通过众筹平台将项目创意和进展分阶段地发布给投资者。为此,本文研究... 在众筹项目融资过程中,融资人面对两难选择:一是尽可能详细宣传项目以吸引投资者,同时又担心创意泄露,不会一次性把所有的信息公之于众。通常,融资人会选择合适的时间通过众筹平台将项目创意和进展分阶段地发布给投资者。为此,本文研究了众筹项目的阶段性文本更新对融资成功率的影响,采用来自Kickstarter上的243,730条更新文本作为研究数据。首先,对更新信息进行预处理,采用文本层次聚类对更新文本进行主题识别,得到6类信号更新主题:进度汇报、内容更新、回报有关、时间提醒、表示感谢、社会化推广。随后,针对三个不同的融资阶段(前期、中期和后期),探究不同的信息更新主题在不同阶段对成功融资的影响。对于不同的项目类别,投资者关注的重点存在差异,为此研究了不同项目类别中的各个融资阶段应该突出的信号主题,同时还检验了内部信号主题与外部信号主题对融资影响的差异。总体而言,频繁的信号更新有助于项目融资成功,而且在中后期的更新可以更加有效的提高融资绩效。对于信号更新主题,表示感谢、进度汇报和时间提醒等外部信号更新的效果比另外三类效果好得多,不同项目类别之间的信号更新策略存在显著差异,生活类项目与体验类项目的信号更新策略基本一致,而艺术类项目则显著不同于其他类别的项目。本文丰富了我们对更新信号的阶段性融资效应的理解,为互联网金融研究以及用户行为模式研究提供新视角。 展开更多
关键词 众筹 信息更新 融资效应 文本挖掘 主题分类 投资意向
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中医(中西医结合)临床实践指南制修订方法--指南的定义与分类 被引量：10
8
作者 姚沙 卢传坚 +2 位作者 陈耀龙 曾召 李慧 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期165-168,共4页
1990年,美国医学研究所(IOM)提出了指南的定义。随着人们对指南研究的深入,指南的定义不断被修订。2011年,IOM对指南的最新定义是"对已有干预措施系统评价后的结果进一步利弊评估之后得到的最优推荐意见"。不同的国际指南制... 1990年,美国医学研究所(IOM)提出了指南的定义。随着人们对指南研究的深入,指南的定义不断被修订。2011年,IOM对指南的最新定义是"对已有干预措施系统评价后的结果进一步利弊评估之后得到的最优推荐意见"。不同的国际指南制定组织都有自己相应的指南定义。中医(中西医结合)指南的定义应结合学科特色。国际上指南分类主要依照版本、主题、用户。而国内中医(中西医结合)指南的分类主要依照发布机构、版本以及制定方法。 展开更多
关键词 指南 定义 主题分类 用户分类 中西医结合
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基于语义特征的文本情感倾向识别研究 被引量：7
9
作者 何坤 李伟生 杨勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期992-994,共3页
由于网络评论用语的多样性,常用的文本主题分类方法并不能完全适应情感倾向识别。针对这个问题,从语义理解的角度出发,提出一种基于语义特征的情感倾向识别方法,通过增加语义特征使得原始文本表现出更加明确的情感倾向,并且更加容易区... 由于网络评论用语的多样性,常用的文本主题分类方法并不能完全适应情感倾向识别。针对这个问题,从语义理解的角度出发,提出一种基于语义特征的情感倾向识别方法,通过增加语义特征使得原始文本表现出更加明确的情感倾向,并且更加容易区分。实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 语义特征 倾向识别 情感分类 主题分类
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元宇宙的理想与现实:基于评论挖掘的VR产品用户感知研究 被引量：8
10
作者 曹喆 郭慧兰 +1 位作者 吴江 胡忠义 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第1期49-62,共14页
【目的】从技术-用户的互动视角,揭示用户的技术感知与元宇宙技术需求的差距,为元宇宙技术优化提供参考借鉴。【方法】基于京东平台上64件VR产品的36720条评论信息,运用LDA主题建模与BERT情感分类的混合方法,构建关注度和喜爱度指标,定... 【目的】从技术-用户的互动视角,揭示用户的技术感知与元宇宙技术需求的差距,为元宇宙技术优化提供参考借鉴。【方法】基于京东平台上64件VR产品的36720条评论信息,运用LDA主题建模与BERT情感分类的混合方法,构建关注度和喜爱度指标,定量分析用户对VR技术的感知程度,并结合产品客观属性和元宇宙技术需求展开对比分析。【结果】从用户评论中提炼出VR产品的功能、品控、使用感受、营销和视听体验5个感知属性,用户在视听体验和营销两个属性上的感知程度分别为最高和最低;功能、使用感受、视听体验三个属性在元宇宙的沉浸体验、易接入性、互操作性和可扩展性等4个技术需求维度上具有高沉浸度、感官失调、多样连接、时空限制、多人互动、移动障碍、多功能设计、设备问题等8种优劣表现。【局限】样本的多元性与均衡性有待提升;未对其它类型的元宇宙技术设备进行拓展研究。【结论】通过感知属性提炼、感知偏好识别和感知程度分析,发现当前VR产品能够满足元宇宙在沉浸体验方面的技术需求,但在易接入性、互操作性和可扩展性方面尚存提升空间;结合产品客观属性,本研究能够为元宇宙相关技术的优化提供参考。 展开更多
关键词 元宇宙 VR产品 用户评论 主题聚类 情感分类
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基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别 被引量：8
11
作者 杜雨萌 张伟男 刘挺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期188-197,共10页
提出了一种基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别的方法,通过构造一个双通道CNN模型,融合连续语义信息和离散主题信息,获取用户微博类别分布,在此基础上,通过极大似然估计识别用户的兴趣.实验结果表明,相较于基于Labeled LDA主题模... 提出了一种基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别的方法,通过构造一个双通道CNN模型,融合连续语义信息和离散主题信息,获取用户微博类别分布,在此基础上,通过极大似然估计识别用户的兴趣.实验结果表明,相较于基于Labeled LDA主题模型的方法和传统卷积神经网络的方法,提出的主题增强卷积神经网络缓解了噪声词对用户兴趣词的影响,并且通过融入主题信息提高了对于包含噪声词较多的微博的分类效果,在微博分类及用户兴趣识别上的效果获得了显著的提升. 展开更多
关键词 主题模型 卷积神经网络 微博分类 用户兴趣识别 微博
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基于互信息的文本自动摘要 被引量：7
12
作者 刘星含 霍华 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1198-1203,共6页
现有的文本自动摘要技术大多是运用向量空间模型将文本作为一个整体进行处理,忽略了段落及段落之间的关联程度,导致提取的摘要不能够全面反映所包含的主题,针对这一问题,文章提出了基于互信息的文本自动摘要方法。该方法利用互信息对文... 现有的文本自动摘要技术大多是运用向量空间模型将文本作为一个整体进行处理,忽略了段落及段落之间的关联程度,导致提取的摘要不能够全面反映所包含的主题,针对这一问题,文章提出了基于互信息的文本自动摘要方法。该方法利用互信息对文本中词语、句子及段落之间的关联程度进行计算,依据关联程度将整个文本划分成包含不同主题的较小单元,并针对每一单元运用优化的句子权重计算方法进行主题句提取,然后利用主题句生成文本摘要。实验验证了方法的有效性,在自动摘要提取方面取得了良好效果。 展开更多
关键词 互信息 关联程度 向量空间模型 主题划分 自动摘要
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基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类 被引量：7
13
作者 丁晟春 王小英 刘梦露 《现代情报》 CSSCI 2018年第8期12-17,34,共7页
及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将... 及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将该方法应用到动物卫生领域舆情主题分类中,分类结果精确度为0.9402,Marco_F1达到0.9339。通过与朴素贝叶斯(NB)和THUCTC两种方法的对比实验,证明本文提出的基于本体和加权朴素贝叶斯的分类方法有效且具有可行性,但是领域本体的概念、关系的完备程度会影响分类的效率。 展开更多
关键词 网络舆情 主题分类 本体 加权朴素贝叶斯
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基于LDA模型对国家海洋博物馆游客在线评论的主题分析 被引量：2
14
作者 王浩 方俊涛 《科技和产业》 2024年第12期224-230,共7页
随着文化旅游的兴起,博物馆成了吸引游客的重要目的地。国家海洋博物馆作为展示海洋文化的重要场所,其游客反馈对于提升博物馆服务和游客体验具有重要意义。采用LDA模型对2023年8—10月期间,从大众点评网和携程网收集的国家海洋博物馆1 ... 随着文化旅游的兴起,博物馆成了吸引游客的重要目的地。国家海洋博物馆作为展示海洋文化的重要场所,其游客反馈对于提升博物馆服务和游客体验具有重要意义。采用LDA模型对2023年8—10月期间,从大众点评网和携程网收集的国家海洋博物馆1 755条游客在线评论进行主题分析,旨在深入理解游客的关注点和满意度影响因素。提出以下建议,丰富展品的种类与陈列形式;加强管理服务水平,提升服务质量;促进博物馆与教育的融合发展,发挥社会教育功能;完善馆内设施,合理利用周边环境优势。研究结果不仅为国家海洋博物馆及其他文化旅游目的地提供改进策略,也为运用文本挖掘技术分析游客反馈提供新的视角和方法论参考。 展开更多
关键词 LDA模型 文本挖掘 主题分类 博物馆
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基于句义成分的短文本表示方法研究 被引量：6
15
作者 尚海 罗森林 +1 位作者 韩磊 张笈 《信息网络安全》 2016年第5期64-70,共7页
随着移动互联网和信息技术的迅速发展,评论、微博等短文本数量呈现爆炸式增长。短文本数据少,文本特征稀疏,亟需有效的短文本表示方法来提升针对短文本的文本分类、文本聚类、热点发现、舆情分析等应用的效果。针对短文本特征稀疏问题,... 随着移动互联网和信息技术的迅速发展,评论、微博等短文本数量呈现爆炸式增长。短文本数据少,文本特征稀疏,亟需有效的短文本表示方法来提升针对短文本的文本分类、文本聚类、热点发现、舆情分析等应用的效果。针对短文本特征稀疏问题,文章提出融合句义成分的短文本表示方法。该方法考虑短文本的语义信息,在保证特征空间维度不变的同时,结合句义成分和主题模型构建语义相关词语,再利用句义结构模型的话题和述题构建主题选择判定规则,选择语义相关词语扩充到短文本中,减少短文本表示向量中的0值特征。文章基于Sogou文本分类语料库,选择3个类别数据进行文本分类实验,并利用5折交叉方法选定模型参数。结果表明,文中方法对短文本分类的精确度达到0.7958,结果优于对比的短文本表示方法。因此,利用语义相关词语丰富短文本的语义信息,能够有效缓解短文本特征稀疏问题。文中短文本表示方法可以有效提高短文本分类等具体应用效果。 展开更多
关键词 文本表示 句义成分 主题模型 文本分类
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基于卷积神经网络和用户信息的微博话题追踪模型 被引量：6
16
作者 付鹏 林政 +3 位作者 袁凤程 林海伦 王伟平 孟丹 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期73-80,共8页
为了解决微博文本特征抽取及特征稀疏问题,提出基于卷积神经网络的微博话题追踪模型(CNN-TTM).基于微博用户信息,又提出融合微博用户信息及卷积神经网络的微博话题追踪模型(CNN-User TTM),利用微博用户信息提高话题追踪准确率.实验表明... 为了解决微博文本特征抽取及特征稀疏问题,提出基于卷积神经网络的微博话题追踪模型(CNN-TTM).基于微博用户信息,又提出融合微博用户信息及卷积神经网络的微博话题追踪模型(CNN-User TTM),利用微博用户信息提高话题追踪准确率.实验表明,在新浪微博数据集上,CNN-TTM和CNN-User TTM分别获得较高的微博话题追踪准确率. 展开更多
关键词 话题追踪 卷积神经网络 词向量 微博分类 用户画像
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融合观点倾向的话题热度趋势建模研究 被引量：5
17
作者 王鹏程 肖正 刘辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期66-70,共5页
网络论坛的话题热度趋势建模是现有网络舆情分析的主要内容之一,现有话题热度趋势建模方法忽略了话题观点倾向对话题热度的影响,导致拟合的准确性不高。为此,提出一种融合观点倾向的话题热度趋势建模方法。话题的观点倾向可通过情感倾... 网络论坛的话题热度趋势建模是现有网络舆情分析的主要内容之一,现有话题热度趋势建模方法忽略了话题观点倾向对话题热度的影响,导致拟合的准确性不高。为此,提出一种融合观点倾向的话题热度趋势建模方法。话题的观点倾向可通过情感倾向分类方法获取,将情感倾向信息融入话题热度的计算中,准确地体现情感倾向对热度的影响。利用Gamma分布模型拟合热度变化曲线,实验结果表明,融合观点倾向后的方法较现有的高斯模型能够更准确地拟合话题的热度趋势。 展开更多
关键词 舆情分析 话题热度 观点倾向 情感分类 高斯模型 GAMMA分布
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基于图结构的文本表示方法研究 被引量：5
18
作者 任浩 罗森林 +1 位作者 潘丽敏 高君丰 《信息网络安全》 CSCD 2017年第3期46-52,共7页
针对空间向量模型孤立地看待每个词表示文本缺少结构化信息的问题,文章提出基于图结构的融合主题模型LDA和深度学习降噪自动编码机文本表示的方法。该方法在保有词袋模型信息的基础上,引入词与词之间顺序的信息,构造一个统一维度的二维... 针对空间向量模型孤立地看待每个词表示文本缺少结构化信息的问题,文章提出基于图结构的融合主题模型LDA和深度学习降噪自动编码机文本表示的方法。该方法在保有词袋模型信息的基础上,引入词与词之间顺序的信息,构造一个统一维度的二维矩阵,利用LDA主题与词的概率关系,索引原始矩阵中的主要信息,训练降噪自动编码机模型,获得最终的文本表示。基于公开数据源20Newsgroup的20个类别的新闻组,采用分类的方法验证文本表示的结果。结果表明,文中方法在1-NN和SVM分类方法上, F-值均高于其他对比的文本表示方法。因此,引入词与词之间顺序的信息可以丰富句子的含义,增强理解文本内容的深层语义,有效提高文本的分类应用效果。 展开更多
关键词 文本表示 深度学习 降噪自动编码机 主题模型 文本分类
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一种K-Means改进算法在图书馆主题挖掘中的应用研究 被引量：5
19
作者 宋楚平 李少芹 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2014年第11期120-123,共4页
在现有图书借阅数据的基础上,对图书馆进行主题挖掘,来应对主动服务读者的要求。为减少主观因素对数据分析的影响,提高分析质量,采用传统K均值算法对图书馆主题挖掘是一种常用方法,但该算法本身存在一些固有的缺陷。为了改善图书馆主题... 在现有图书借阅数据的基础上,对图书馆进行主题挖掘,来应对主动服务读者的要求。为减少主观因素对数据分析的影响,提高分析质量,采用传统K均值算法对图书馆主题挖掘是一种常用方法,但该算法本身存在一些固有的缺陷。为了改善图书馆主题挖掘效果,提出了一种基于K均值的改进算法。文章采用南通纺织职业技术学院1年的图书借阅数据对该算法和K均值算法进行了主题挖掘实验。结果表明,该算法在聚类准确度和收敛速度方面,相比K均值算法效果更好,聚类结果也更为合理。 展开更多
关键词 K均值算法 主题挖掘 遗传算法 读者分类
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基于半监督LDA主题模型的ZeroNet文本内容分析 被引量：5
20
作者 过小宇 丁建伟 +1 位作者 江泓 陈周国 《信息技术》 2020年第3期32-38,共7页
新兴暗网零网(ZeroNet)是一种使用比特币加密技术和比特流(BitTorrent)协议构建的抗审查P2P网络,用户规模不断扩大。鉴于ZeroNet去中心化、抗审查等暗网的技术特点,从ZeroNet的体系结构分析入手,基于模拟登陆的方式设计并开发了ZeroNet... 新兴暗网零网(ZeroNet)是一种使用比特币加密技术和比特流(BitTorrent)协议构建的抗审查P2P网络,用户规模不断扩大。鉴于ZeroNet去中心化、抗审查等暗网的技术特点,从ZeroNet的体系结构分析入手,基于模拟登陆的方式设计并开发了ZeroNet文本抓取系统;采用半监督隐狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型针对ZeroNet网站中占比最大的博客和论坛文本数据中的中英文的文本数据进行建模分析;进一步,对比无监督LDA主题模型,文中采用的半监督LDA主题模型具有更好的分类结果,对于ZeroNet网站新内容的监控具有实践意义。 展开更多
关键词 零网 暗网 主题模型 文本分类
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