版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、快速獲取文檔主題對(duì)于文本內(nèi)容挖掘和語義理解有非常重要的作用。隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展和人工智能時(shí)代的來臨,人類對(duì)于機(jī)器理解自然語言的語義有著更深層次的需求,文檔主題建?;蛘叻Q作主題挖掘在信息檢索、人工智能、自然語言理解、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域占據(jù)比較重要的地位。經(jīng)典的狄利克雷主題模型主要針對(duì)相對(duì)較長(zhǎng)的文本,這些經(jīng)典的模型能夠方便的獲得文檔的主題和潛在的語義,但是在短文本流中并不能取得很好的效果。
本文主要針對(duì)短文本流中的主題建模進(jìn)行研究。隨
2、著社交媒體的快速發(fā)展,有數(shù)以億計(jì)的用戶活躍在發(fā)布短文本的社交平臺(tái)上,包括臉書網(wǎng),Twitter,新浪微博,微信等。這些平臺(tái)上每天都產(chǎn)生億級(jí)的短文本消息,我們通過分析挖掘這些短文本內(nèi)容可以獲得大眾的興趣,輿論導(dǎo)向和個(gè)性化的用戶興趣。這項(xiàng)研究對(duì)于個(gè)性化的服務(wù)包括個(gè)性化推薦、搜索、精準(zhǔn)廣告投放等有重要意義。本文的工作包括:
結(jié)合外部知識(shí)的狄利克雷主題模型,該方法考慮改進(jìn)經(jīng)典的基于長(zhǎng)文本內(nèi)容的隱含語義模型,通過引入自媒體發(fā)布的內(nèi)容,豐
3、富短文本中詞與詞之間的共現(xiàn),以提高性能。其中,引入的自媒體內(nèi)容則是用戶關(guān)注的一類高質(zhì)量博主所發(fā)布的高質(zhì)量?jī)?nèi)容,該方法的本質(zhì)是給潛在語義模型提供了更多高質(zhì)量的共現(xiàn)詞對(duì),從而提高主題建模的質(zhì)量。本文將該主題模型應(yīng)用于短文本環(huán)境中用戶的興趣建模,并結(jié)合微博平臺(tái)的特征提出了個(gè)性化微博再排序框架。即通過分析用戶在某個(gè)時(shí)間段發(fā)布的文本內(nèi)容來推斷用戶興趣,同時(shí)考慮用戶和微博發(fā)布者之間的互動(dòng)信息及微博發(fā)布者的特征,將用戶一個(gè)時(shí)間段內(nèi)接收到的微博根據(jù)用戶
4、興趣進(jìn)行再排序最終推送給用戶。實(shí)驗(yàn)證明,結(jié)合外部知識(shí)的主題模型可以很好的挖掘用戶的興趣,推薦更多用戶感興趣的微博給用戶。
動(dòng)態(tài)狄利克雷多項(xiàng)混合用戶主題模型,考慮用戶興趣隨時(shí)間變化的特性和短文本本身的內(nèi)容特征,本文進(jìn)行用戶層面的動(dòng)態(tài)主題建模。根據(jù)用戶當(dāng)前時(shí)間段發(fā)布的短文本內(nèi)容和上一時(shí)間段用戶的興趣,來追蹤用戶動(dòng)態(tài)變化的興趣,其中用戶的興趣表示為混合主題多項(xiàng)分布。在短文本環(huán)境下為了更好的推斷的主題分布,針對(duì)短文本詞與詞之間共現(xiàn)的稀
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 概率主題模型及其在關(guān)聯(lián)文本分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 短文本數(shù)據(jù)聚合模型的理論與應(yīng)用研究.pdf
- 概率主題模型在文本分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 文本紋理模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于LDA和HMM的文本主題演化模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 排序主題模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于聚類的主題模型短文本分類方法研究.pdf
- 基于主題的短文本自動(dòng)摘要抽取研究與應(yīng)用.pdf
- 基于主題模型的汽車專利文本主題挖掘與應(yīng)用研究.pdf
- 主題模型及其在中醫(yī)臨床診療中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于后綴樹模型的流文本表示研究及其應(yīng)用.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)短文本主題聚類研究.pdf
- 基于改進(jìn)主題模型的微博短文本情感分析的研究.pdf
- 主題協(xié)同過濾模型及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于W-BTM的短文本主題挖掘及文本分類應(yīng)用.pdf
- 基于BTM主題模型特征擴(kuò)展的短文本相似度計(jì)算.pdf
- 基于概率生成模型的文本主題建模及其應(yīng)用.pdf
- 云模型在文本分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 中文短文本分類中關(guān)聯(lián)強(qiáng)度語言模型的研究.pdf
- 工作流模型在PDM中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論