话题模型相关论文
[目的/意义]探究在新冠肺炎疫情期间的文献主题演化规律,不仅可以细粒度地揭示疫情在各领域的热点话题和演化路径,还可以为政府应......
研究者在撰写科技文献时,需要撰写相关工作章节,通过和已有研究的对比来彰显自身研究的创新和价值。撰写相关工作章节需要作者阅读......
在社交网络数据与抑郁症有关研究中往往需要采取人工方式标注抑郁症和非抑郁症用户,费时费力.通过高校大学生的微博社交数据的采集......
基于“无人车致死不负刑责”这一事件,对相关微博数据采用话题模型与情感分析实证考察了网民的态度.研究发现,网民对该事件的讨论......
社交网络的蓬勃发展彻底改变了人们的社交行为,也促进了交叉学科的研究.在社交网络中挖掘情感社区,可应用于公共健康、舆情监测等......
提出一种基于种子文档的LDA话题演化方法。首先选取种子文档，利用种子文档指导后一时问段文档的建模，然后根据种子文档的语义分布信......
在信息大爆炸的今天，推荐问题早已成为一个迫在眉睫的问题。在不同环境下的不同推荐算法被不断提出和修正，在各个领域对于推荐系统的......
社会化标签已经成为用户管理、组织、共享网络信息的主要工具，也是许多社交网站及社区网站的基本功能。大量的社会化标签提供了来自......
当今社会化媒体正在获得越来越多的关注，并且已经成为许多网民日常生活的必要元素。不同功能的社会化媒体网站为用户提供上传信息、......
话题模型是近年来在文本分析和挖掘领域比较流行的机器学习方法，不像传统的向量空间模型在高维稀疏的单词空间中刻画文档，它在表示文......
自动挖据大规模语料中的语义信息以及演化关系近年来已受到广大专家学者的关注。话题被认为是文集中的潜在语义信息，而话题演化则主......
话题模型(Topic model)是目前流行的一种图模型(Graph model)的.其严格遵守贝叶斯概率框架,是一种完全的贝叶斯模型。话题模型作为......
随着web2.0时代的到来和社交媒体的广泛兴起,短文本出现在互联网的各个角落。信息检索,广告关键字,网页标题,锚文本,在线问题,微博......
基于话题的信息组织，检索，分析等服务已成为学术领域的重要研究话题。学术会议检索主要是根据学术会议名称、召开时间等信息进行检索......
微博用户属性识别技术是数据挖掘领域的重要研究内容之一。随着互联网的飞跃式发展,人们分享互联网带来便利的同时开始更多的关注......
在移动互联网浪潮的推动下,微博微信等社交新媒体平台的兴起,使得网络信息传播迅猛。对话题传播规律的研究有助于帮助人们了解周围......
在线媒体拥有海量的非结构化数据,包含大量的突发话题和普通话题.传统的话题模型在不加入先验信息的情况下,无法有效区分普通话题......
随着网络的发展，网络不断地融入到人们的生活之中，网络与人的关系越来越密切。人们活跃于各种流行的社交网络之中，用户间形成的关系构......
互联网的高速发展和广泛普及正深刻影响着社会的发展和信息的传播,越来越多的人习惯通过微博、论坛、社区等网络载体传播见闻、事......
面向消费者的公司或者企业都希望了解他们用户的需求,而大量的用户产生的数据在很大程度上就体现了用户的兴趣和需求.提出一种用于......
在社会网络话题模型中,一些频繁出现的单词往往出现在不同的话题中。用户对这些单词感兴趣,因而分析时不能省略,这给话题分析带来......
传统的话题模型假设每个文档只属于一个话题,而实际情况下一个文档往往与多个话题相关。应用LDA模型将文档表示为多个话题的组合,......
当前最新的兴趣点推荐工作开始融合地理、文本和社交信息进行推荐,但是还存在信息挖掘不充分的情况。为此,提出了改进的多类型信息......
话题追踪(TT)是研究自动追踪事件动态发展过程的一种信息智能获取技术,是话题检测与追踪(TDT)技术的一个子任务,其目标在于自动发......
随着社交网络的发展，社交网络中的用户形成大规模的用户关系图，用户在社交网络中发表内容，这些内容及其链接关系形成大规模的文档图。......
社会化标签提供了网页信息的额外描述，直观上对搜索具有重要价值。该文提出一种新颖的利用社会化标签的分类属性进行检索的方法。该......
该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法。其假设是：文本可看......
针对基本话题模型只能抽取粗粒度上下文信息的问题,通过对潜在狄里克雷分配（LDA）模型进行扩展,建立了一种利用词序信息的多粒度话题......
为了帮助用户在使用问答网站时准确地描述所提问题的话题,对社会化问答网站问题及话题进行了建模,发现问题的潜在语义关系,提出一......
面向社交网络的情感社区检测,可应用于公共健康、舆情监测等领域.以新浪微博为平台建立一种情感社区检测框架,首先融合微博情感表......
为了提高文本观点挖掘的效率，通过扩展标准话题模型，提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型（MG-TSJ）．模型将文本话题区分为全局和局部......
本项研究以定量方法对2016年中国的反腐败研究情况进行了系统梳理。基于关键词-摘要指数和加权中心度指数的典型词语提炼和语义网......
在话题追踪过程中,由于给定的初始话题相关报道少,而且话题具有动态演变的特点造成话题模型不准确。针对这一问题,提出了利用动态......
话题模型已被广泛用于文本话题的发现。但是在案件话题领域，这些方法生成的话题与案件相关性不高，可解释性比较差，导致话题生成质量不......
学术论文是各行业科研人员寻找科研方向或思路、了解各领域研究成果及发展脉络、获知研究热点和研究进展的重要信息来源。研究人员......
搜索算法可以将文档主题模型具体化成信息检索。举个例子,自60年代以来,基于集群的检索研究最近在语言模型框架方面有了较好的研究......
传统方法通常对异构数据进行独立建模,忽略了它们之间的依赖关系。针对这一问题,重点研究了如何对学术网络进行统一建模;如何利用......
Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程。通过其良好的聚类性质,基于此的模型可以通过简单的Gibbs采样决定参数......
期刊
基于"网络与文化"和关系社会学的理论,本文指出网络场域与所沟通的文化内容之间存在互构关系。本文使用话题模型分析了关注劳工议......
传统方法通常对异构数据进行独立建模,忽略了它们之间的依赖关系。针对这一问题,重点研究了如何对学术网络进行统一建模;如何利用......
随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的不断发展,有助于用户探索新地点和商家发现潜在客户的兴趣点(Poi......
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追踪并分析世界各国学者如何解读和评估中共十八大以来的"反腐新政",有助于了解当前腐败治理研究和中国研究的前沿动态和趋势。文......
监督型的分类模型通常需要大量标注好的文本作为训练数据,并且分类精度很大程度上取决于标注文本的数量和质量。然而,标注大量的文......
针对电子公告栏（BBs）内容演化过程中话题数量动态变化的特点，提出基于潜在狄利克雷分布的自适应在线话题演化模型。该模型以历史时间......
在大规模时序文档集中，异同话题缺乏从时序文档集中识别跟踪分析话题随时间变迁的能力。为此，提出一种面向时序文档语料库的话题变迁......
