基于主题的微博二级好友推荐模型研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

唐晓波  祝黎  谢力 《图书情报工作》2014,58(9):105-113

随着社交网站用户爆炸性增长,寻找与自己兴趣相投的潜在朋友越来越困难。为了有效解决以上问题,基于社会关系理论中的同质性理论和三元闭包关系理论,分别从社会关系和内容两个维度向社交网络用户推荐志同道合的朋友。并利用LDA的扩展模型UserLDA对新浪微博用户进行兴趣主题建模,通过用户-主题概率分布矩阵计算用户相似度,以进行TopN二级好友推荐。在真实微博语料库上进行试验表明该推荐算法有较好的准确性和多样性。  相似文献   

基于共词分析的文本主题词聚类与主题发现     

王小华  徐宁  谌志群 《情报科学》2011,(11)

文本主题检测可以很好的挖掘海量信息中的关键因子,本文主要通过基于共词分析方法对文本主题词进行聚类从而发现当前的主题,首先通过停用词过滤和TF-IDF关键词提取技术提取出主题词串,然后构建共词矩阵,最后通过Bisecting K-means算法对主题词串进行聚类分析,从而发现主题。实验结果表明,该方法对热点主题提取有一定的效果。  相似文献   

基于领域中文文本的术语抽取方法研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

谷俊  王昊 《现代图书情报技术》2011,(4)

在ICTCLAS词典分词的基础上,利用串频最大匹配算法从中文专利文本中抽取候选术语,再利用TF-IDF算法得到相关特征项的权重,经过筛选后得到最终概念术语。最后,抽取部分样本数据进行实验,并对结果进行分析。  相似文献   

模糊规则算法在教育信息分类中的应用     

梁文超  徐朝军  沈书生 《现代图书情报技术》2011,27(1):94-98

以中小学简介信息分类为例,在分析该类数据特征项少、权重不均等特点的基础上,采用去噪处理、基于模糊集的同义处理等策略构建类别特征库,并以特征库为依据,使用模糊规则构建分类模型,实现对短文本数据的分类。实验结果表明:对于类别特征项较少、权值分布不均的短文本分类,模糊规则分类优于VSM、Rocchio等分类算法。  相似文献   

改进TF-IDF算法的文本特征项权值计算方法   总被引：4，自引：0，他引：4  

路永和  李焰锋 《图书情报工作》2013,57(3):90-95

首先,从特征项重要性和类别区分能力的角度出发,通过分析传统的权重函数TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)及其相关改进算法,研究文本分类中向量化时的特征权重计算,构建权重修正函数TW。其次,通过对特征词的卡方分布和TW作对比实验,验证TW能提高类别中专有词汇的权值,降低常见但对分类不重要的特征的权值。最后,将TW与TF-IDF结合作为新的特征权重算法,通过在中文分类语料库上的实际分类实验,与其他权重算法比较,验证此种算法的有效性。  相似文献   

基于关键词的期刊发文的相似性测度研究     

田大芳  张瑞丽  魏瑞斌 《现代情报》2018,38(11):105

[目的/意义]关键词是反映期刊研究主题、研究方法和数据源等信息的重要途径。本文尝试通过论文关键词来研究学术期刊的相似度,为期刊分类等学术研究和实际工作提供参考。[方法/过程]首先,在相关文献梳理的基础上,提出了基于论文关键词的两种期刊相似度计算方法。然后,以《中国图书馆学报》和《情报学报》为实证对象,从CSSCI采集了两种期刊1998-2017年的关键词数据。最后,计算了两种期刊的相似度,并分析了两种期刊论文的共现关键词。[结论]研究发现,两种期刊的相似度有一定波动,但整体上呈现为一个下降趋势。这反映出两种期刊上发表的论文的相似性在不断下降,而差异性在不断增加。  相似文献   

基于多属性加权的社会化问答社区关键词提取方法     

余本功  李婷  杨颖 《图书情报工作》2018,62(5):132-139

[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF-IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。  相似文献   

基于深度学习与需求规则融合的学术文献“目标数据”抽取模型构建与应用——以南海数字资源为例          下载免费PDF全文

彭玉芳  陈将浩 《情报科学》2022,39(1):141-147

【目的/意义】从海量的学术文献内容中,抽取科研人员所需要的目标数据,一方面有助于提高研究者的科 研效率,另一方面有利于改善目前文献数据库的检索服务。【方法/过程】根据科研人员的学术需求,首先通过深度 学习方法从大量的学术文献中抽取目标数据。其次使用NER和TF-IDF抽取目标数据的“5W”规则,接着对目标 数据做第二层需求规则过滤,凡是满足“5W”规则的数据,被鉴定为目标数据。最后对目标数据做第三层人工校 验,最终生成学术文献“目标数据”。【结果/结论】本文构建的学术文献“目标数据”抽取模型的准确率可达0.88,再融 合“5W”规则的过滤和最后的人工校验,不仅有利于提高科研工作者的学术文献查准率,而且一定程度上辅助文献 数据库机构的检索工作。【创新/局限】深度学习与需求规则融合,实现学术文献的检索结果从学术文献的题录信息 层面到进入学术文献内容的数据层面。  相似文献   

一种面向微博的查询扩展方法     

唐晓波  房小可 《图书情报工作》2014,58(1):130-135

运用查询扩展中的局部反馈技术和伪文档反馈技术,提出一种面向微博的查询扩展方法。将候选词分为3个层级进行考察,分别为主题-词语层、文档-词语层和词语-词语层,对应3个层次提出权重计算方法和相似度计算方法。最后,通过实验对方法进行分析比较,实验结果显示,综合考虑主题-词语权重和文档-词语权重得到的扩展词更能满足用户的需求。  相似文献   

A refined method for computing bibliographic coupling strengths     

《Journal of Informetrics》2019,13(2):605-615

We propose a new method for computing the bibliographic coupling strength between two documents. This new method is based on the TF-IDF formula from the field of information retrieval. It is shown that this formula is a valid alternative for the original formula introduced by Kessler and is, from a probabilistic point of view, a correction of the Vladutz-Cook formula. We further define a cosine based similarity formula generalizing the Sen-Gan coupling angle formula.  相似文献