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基于关系社区发现改进的用户兴趣建模 总被引：1，自引：0，他引：1
本文着重研究了社会网络环境下的用户关系社区发现及在此基础上的用户兴趣建模问题.在阐述复杂网络中社区发现机理和研究进展的基础上,本文针对社会网络环境下用户兴趣多元化及关系社区小规模化和交叉性等特点,从模块度改进的角度进行关系社区发现算法的改进.进而从社区和个体两个层面进行了用户兴趣模型构建,提出将两者加权融合实现用户整体建模的思路.对比试验表明,基于关系社区的用户建模在在查全率方面具有优越性. 相似文献
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[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。 相似文献
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科学引文网络反映了科学知识的动态演化,作为一个复杂的网络系统已得到广泛研究。针对引文网络中主题不明确和热点问题不易跟踪的问题,提出了引文网络中的舆论评价计算方法和网络社区主题提取与表示方法。首先采用正则表达式和模板匹配方法提取元数据;并计算文献作者对参考文献的舆论评价,建立带有舆论评价权值的文献引用网络,并对网络中的突现语义进行描述;然后以此网络结构为基础,结合信息熵和网络中文献重要性权重改进TDIDF算法,计算得到每个社区主题的关键词概率描述,从而得到社区主题。本文的方法和实验对解释引文网络的演化、社区主题发现、文献的共享等有借鉴意义。 相似文献
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本文采用参与式观察、文本分析等研究方法,对位于上海市归泾村内的公益组织“新市民生活馆”独具特色的传播生态进行了调研和分析.研究发现,“正式员工-健康大使-社区会员”的二级结构是“新市民生活馆”公益传播的基本模式.合作领域,是一种融合了结构化特征与自发性行动、意图与或然性的行动领域;“新市民生活馆”公益传播的过程,正是一个新的合作领域的生产过程,代言、培训、闲聊是其在流动人口社区进行合作领域生产的主要方式. 相似文献
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[目的/意义]高效准确地把握社会诉求转变节点、识别社会诉求主题、追踪主题演化趋势,进而为政府服务和社会治理的和谐有序发展提供支撑已成为一项重要议题。[方法/过程]提出了一套基于语义依赖关系的主题识别和演化路径分析方法。首先,针对同一文档核心词汇,利用全组合方法构建“Source-Target”词对,通过时间区间划分和Word2Vec模型构建动态语义依赖关系网;其次,利用社区发现算法识别每一区间中语义依赖网的子社区,并采用PageRank算法识别出每一子社区的主题标签,通过测量前后相邻时间区间主题相似度来反映主题的演化关系,展示主题生成、分裂、融合、衰亡的演化过程;最后,以甘肃省人民政府公开的省长信箱数据进行模型验证,通过与K-means方法在主题识别效果上进行比较,并利用精确率、召回率和F1值进行方法效果评测。[结果/结论]研究结果发现,本方法应用效果的提升差额曲线均大于0,且三项指标的差额曲线整体都处在0.5分界值之上,取得了明显的优化效果。研究为政府网站领导信箱模块反映的公众关切事项构建了全景视图,该方法也为探索其它社交文本挖掘方法以及支撑国家治理大数据分析实践提供了新的思路。 相似文献
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[目的/意义] 以科研人员的学科服务需求分析为基础,构建面向科研服务的多层次作者分析模型,并进行实证研究,以期为深化科研服务提供参考。[方法/过程] 通过对同一专业、处于不同研究水平的科研人员进行需求调研发现,不同层次的科研人员针对同一问题的具体分析需求是不同的;进而以作者分析为例,提出面向入门型、专注型、管理型科研人员的多层次作者分析模型,并以中国语言文字学2001-2015年核心期刊论文为例,综合利用文献计量方法和工具解答不同层次的作者分析需求。[结果/结论] 实验结果表明,利用这一模型能识别出这15年间中国语言文字学领域的核心作者群、代表性学者、研究团体、合作情况,以及近期代表性学者和持续代表性学者。分析模型具有普适性,能够提高图书馆员在科研服务中的融合度。 相似文献
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随着科研人员需要处理的文献集规模的日益庞大,以LDA 为代表的主题模型能够从语义层面挖掘大规模文献集中隐含的主题,因此,LDA 主题模型的应用越来越广泛。LDA 模型仅仅关注文献集的内容,而忽略了文献其他重要的外部信息,AToT 模型在LDA 主题模型的基础上引入了文献作者和文献发表时间两个属性,使AToT 模型不仅可以挖掘文献中隐含的信息,还可以分析文献作者的研究兴趣及文献主题随时间的变化。AToT 模型对文献集建模的结果是以概率矩阵的形式呈现,不能直观、全面、清晰的呈现挖掘出来的信息,特别是对数据挖掘不熟悉的科研人员,因此,本文开发了一个基于AToT 模型的可视化系统,该可视化系统清晰、美观地展现了AToT 模型中文献、主题、作者、时间、词项间的关系。如文档中的主题分布、主题的词项分布、作者的研究兴趣分布、主题的相似主题和主题的演化趋势等。 相似文献
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互联网时代,品牌应该更加注重与消费者在线上的沟通与互动,建构虚拟品牌社区有助于维持品牌关系.本文以虚拟品牌社区理论为视角,采用内容分析法对上海书展的虚拟品牌社区“书香上海”新浪微博进行实证研究.研究发现,上海书展虚拟品牌社区在上海书展举办时期主要发挥了信息传播的作用,存在单向传播明显、信息主题不合理、社区成员参与度低等问题,研究最后提出了相应的若干发展对策. 相似文献
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本文以社会化问答社区为例,探究疫情期间健康信息需求的主题与用户情感变化特征,以期改进问答社区在突发事件中的应急策略,通过数据采集和清洗、文本预处理、LDA主题模型、BERT+BiLSTM情感分类模型对25540条数据进行知识挖掘和主题-情感协同分析。研究结果显示,本文使用的方案能够有效捕捉疫情期间网民需求健康信息的主题特征。在情感分类方面,BERT+BiLSTM模型的分类准确率较基线模型提升了11.75%。为更好地应对突发公共卫生事件,本文建议社会化问答社区应自行生产科学的健康信息、提高针对主题的舆情监控力度并积极引导用户认知。 相似文献
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[目的/意义]作者主题模型作为近年来计算机领域关注度较高的新型概率模型，在文本挖掘与自然语言处理等方向已有广泛应用。分析国内外作者主题模型及其改进的思路与应用，更好地把握其研究现状，以期为计算机、图书情报等相关领域科研人员提供参考。[方法/过程]本文选取Web of Science核心数据库、DBLP及中国知网（CNKI）数据库作为文献来源，通过制定检索规则、去重及人工判读等操作提炼出关于作者主题模型及其改进方法的文献集，从模型应用过程的视角，结合文献分析法对现有研究进行总结归纳。[结果/结论]通过分析发现，现有相关研究已形成较为完整的分析流程，且模型的改进角度、适用领域也日益多样化。但性能优化、模型评价指标的规范完善以及在图书情报领域的进一步应用等方面仍有待深入探索。 相似文献