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【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。 相似文献
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【目的/意义】在线健康信息的有效组织对提升全民身体素质具有重要的社会价值。【方法/过程】在分析健
康信息主题、关联关系和资源标引的基础上,构建基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘模型,从而构建了健康
信息标签主题图并实现了其可视化导航、浏览和检索等功能。【结果/结论】基于主题图的在线健康信息标签语义挖
掘模型能够准确的发现在线健康信息与信息标签间的深层关系,可以更好地揭示在线健康信息标签的语义关联,
为用户提供信息的可视化浏览和导航功能、提升健康信息的组织效果,帮助用户健康信息获取。【创新/局限】本文
将主题图与健康信息标签相结合,提高了健康信息的检索效率和利用效率,但本文也存在着不足,例如标签样本量
和样本范围较小,缺乏专业医学研究者的参与。 相似文献
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【目的/意义】深度学习是近几年来人工智能领域的研究热点之一,了解深度学习在信息组织与检索方面的研究现状,能为信息组织与检索的深入研究提供参考和借鉴。【方法/内容】通过对国内基于深度学习的信息组织与检索方向的相关文献进行梳理,剖析深度学习相关模型、阐述深度学习在信息组织与检索中的研究热点主题,并结合深度学习技术的特点和信息组织与检索的研究内容,对深度学习在信息组织与检索方向的应用前景进行预测。【结果/结论】研究表明,当前深度学习在信息组织与检索中的研究热点主要集中在智能信息抽取、自动文本分类、情感分析和文本聚类这四个主题,预测未来深度学习在信息组织与检索方向会朝着对异构信息处理、智能信息检索、个性化信息推荐等方向发展。 相似文献
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【目的/意义】为了向在线医疗社区中的用户自动推荐符合其自身实际需求的医生,本文基于在线问诊文本
信息,提出了基于相似用户与相似医生的混合医生推荐算法。【方法/过程】首先从用户咨询问题出发,找到具有相
似咨询问题的用户,将其所选择的医生作为基于相似用户的推荐集合;然后从医生回答从发,通过LDA主题模型训
练,从医生回答文本集中挖掘出隐含的疾病主题,按主题查找具有相似疾病诊治经验的医生作为推荐集合;最后通
过混合相似度计算融合基于相似用户和相似医生的推荐结果,得到最终推荐列表。【结果/结论】通过对在线医疗社
区“39健康网”进行实证研究,结果表明,利用本文提出的方法进行推荐,能够有效降低数据维度,挖掘文本间的潜
在语义关联,有效缩小语义鸿沟,提升推荐质量,具有较好的推荐效果。【创新/局限】本文仅选取了针对科室的小样
本数据进行实验,且部分参数使用经验值,未来可深入探讨该方法在大规模医疗数据集上的应用。 相似文献
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【 目的/意义】研究从用户群体的角度出发,依据用户特征对社区用户进行群体划分,以了解不同用户群体的
主题差异,从而更加全面清晰的了解社区主题,更好的为社区用户推荐资源。【方法/过程】研究利用社会网络分析
和Topsis算法对用户群体进行划分,再利用LDA模型分别对不同用户进行主题挖掘,最后采用谱聚类实现主题优
化。【结果/结论】科学网情报学社区的核心用户与一般用户群体主题有相同的部分,也存在差异,核心用户群体的
主题专指性较强,一般用户群体的主题较为广泛。基于虚拟学术社区用户群体主题挖掘模型,可以更加全面展示
社区用户关注的主题,更好地为社区用户推荐资源。【创新/局限】研究从用户群体的视角出发,提出了虚拟学术社
区用户群体主题挖掘模型,更好的为社区用户推荐资源,但本研究在数据量、主题模型以及社会网络分析指标的选
取等方面还需要拓展与延伸。 相似文献
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基于内容的图像检索技术的发展方向 总被引：6，自引：0，他引：6
熊回香 《现代图书情报技术》2004,20(12):32-35
基于内容的图像检索技术是目前图像检索中的热门技术，本文主要是针对基于内容的图像检索技术中的的局限性，从图像数据模型、有效的特征提取、高层语义和低层特征的关联、高维索引技术、多特征综合检索、压缩域图像检索技术以及用户查询接口等方面探讨了基于内容的图像检索技术的未来发展方向。 相似文献
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首先从理论上阐述了网络社群的内涵、特征以及构建网络社群的必要性,并对目前网络社群构建存在的问题以及国内外的研究现状进行了分析,然后分别利用肯达尔等级相关分析法和欧几里得距离公式探究了基于Tag的网络社群构建的算法,并利用豆瓣网中的实例数据验证了相关算法的可行性. 相似文献