基于統(tǒng)計主題模型的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)建模與應(yīng)用.pdf

1、隨著近年來學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)信息的快速增長，對學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的管理與應(yīng)用也變得尤為重要。學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)是由論文、會議、作者等多種不同類型的對象構(gòu)成。這些異構(gòu)對象之間互相依賴，存在著緊密的語義關(guān)聯(lián)。論文的內(nèi)容從一定程度上反映了它的語義主題;作者會根據(jù)自身的研究興趣來撰寫論文，并投到相應(yīng)主題領(lǐng)域的會議;會議也具有其主要的研究方向，這與其收錄的論文與作者的研究興趣相呼應(yīng)。有效地挖掘?qū)W術(shù)網(wǎng)絡(luò)中的語義信息，對于學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的充分利用具有非常重要的意義。對學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象進(jìn)行建

2、模則是其中關(guān)鍵的一步。
　　學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)的對象建模方法主要包括語言模型LM和幾種常用的統(tǒng)計主題模型，如LDA、Author-Topic(AT)Model和Author-Conference-Topic(ACT)Model。LM、LDA和AT都只能實現(xiàn)對單個對象的建模，忽略了學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)中對象之間的語義關(guān)聯(lián)。ACT通過將網(wǎng)絡(luò)對象映射到同一個主題空間，能夠?qū)崿F(xiàn)為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中對象的統(tǒng)一語義建模。但很多時候詞語主題與會議主題并不等價，相對詞語表征的

3、細(xì)粒度主題而言，會議所表征的語義主題屬于粗粒度級別。因此，對于學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象的統(tǒng)一建模與語義挖掘效果仍有待提高。
　　本文便基于統(tǒng)計主題模型的思想，對異構(gòu)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象的統(tǒng)一語義建模問題展開進(jìn)一步研究，具體包括以下三個方面的工作:
　　第一、提出一種新的統(tǒng)計主題模型Author-ConferenceTopic-Connection(ACTC)。通過挖掘?qū)W術(shù)網(wǎng)絡(luò)中會議、作者和論文各個對象中隱含的語義信息，將這些異構(gòu)對象分別映射到相

4、應(yīng)的語義主題層，從而實現(xiàn)對學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象的統(tǒng)一語義建模。實驗表明，ACTC模型對于學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象具有較好的語義表征效果。
　　第二、將ACTC模型應(yīng)用于學(xué)術(shù)檢索，包括專家檢索、會議檢索、論文檢索。ACTC模型能夠更有效地挖掘?qū)W術(shù)網(wǎng)絡(luò)對象之間的語義關(guān)聯(lián)信息，利用挖掘到的潛在語義主題為橋梁，可實現(xiàn)根據(jù)查詢詞得到語義相關(guān)的專家、會議和論文。在實驗中，將ACTC與幾種常用的統(tǒng)計主題模型和統(tǒng)計語言模型進(jìn)行了學(xué)術(shù)檢索效果的對比，包括統(tǒng)計語言模型L