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基于主题相关性和深度学习的文本情感分析

信阳师范学院学报（自然科学版） 2023年第3期36卷 490-494页

作者：闵洁吉秉彧信阳农林学院信息工程学院河南信阳464000

将相关主题模型和神经网络相结合开展文本情感分析研究。首先,为了度量文本的主题相关程度,采用CTM模型对文本进行特征分割,得到主题与词之间的相关矩阵和文本句子的主题特征向量;其次,基于相关性理论,构造蕴含主题相关信息的词向量,采... 详细信息

将相关主题模型和神经网络相结合开展文本情感分析研究。首先,为了度量文本的主题相关程度,采用CTM模型对文本进行特征分割,得到主题与词之间的相关矩阵和文本句子的主题特征向量;其次,基于相关性理论,构造蕴含主题相关信息的词向量,采用word2vec模型进行文本词表示;最后,使用BiLSTM模型对文本句子进行表示,实现文本情感特征提取。

关键词：情感分析主题相关性深度学习 BiLSTM模型

基于主题相关性和时间因素的改进PageRank算法

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微电子学与计算机 2015年第8期32卷 158-162页

作者：耿瑞李石君尹为民武汉大学计算机学院湖北武汉430072

提出一种将主题相关性和网页新旧程度与PageRank算法结合,得到改进的PageRank算法TRTPR(Topic Relevance and Theme PageRank).本算法通过链接分析来评估网页的新旧和主题相关性,据此对网页排序.研究结果表明,改进的算法在基于时间和主... 详细信息

提出一种将主题相关性和网页新旧程度与PageRank算法结合,得到改进的PageRank算法TRTPR(Topic Relevance and Theme PageRank).本算法通过链接分析来评估网页的新旧和主题相关性,据此对网页排序.研究结果表明,改进的算法在基于时间和主题相关性上比传统的PageRank算法有更好的效果.

关键词：网页发布时间 PageRank 主题相关性

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网络信息采集中链接与主题相关性的判定研究

计算机应用与软件 2012年第5期29卷 209-211,240页

作者：王兰成朱建华南京政治学院上海校区军事信息管理系上海200433

面向主题的Web信息采集需判断提取的URL链接主题相关性。基于主题链接上下文提取,主题型语义块采用提取链接周围一定长度的文本,目录型和图片型语义块利用DOM树层次结构,对链接数据进行URL相关性判定;利用知网基于语义相似度的链接判定... 详细信息

面向主题的Web信息采集需判断提取的URL链接主题相关性。基于主题链接上下文提取,主题型语义块采用提取链接周围一定长度的文本,目录型和图片型语义块利用DOM树层次结构,对链接数据进行URL相关性判定;利用知网基于语义相似度的链接判定,给出一种综合内容和链接结构分析的URL主题相关性判定NPR算法,比较PageRank算法能提供更精确的主题页面。其成果对我国信息机构进行学科网络信息资源的深度建设有实用价值。

关键词： Web信息采集语义分析 URL链接主题相关性

基于本体的粮食机械垂直搜索引擎主题相关性研究

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制造业自动化 2013年第5期35卷 82-85页

作者：阎磊马宏琳彭松河南工业大学网络教育管理中心郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001

领域用户的信息需求范围依赖于领域本体产生的完全信息量,而领域本体的完全信息总量是相对恒定的。因此基于领域本体的信息搜索,可以有效锁定信息搜索的完全信息总量,从而可以有效减少领域搜索的工作量。本文介绍了垂直搜索引擎的特点,... 详细信息

领域用户的信息需求范围依赖于领域本体产生的完全信息量,而领域本体的完全信息总量是相对恒定的。因此基于领域本体的信息搜索,可以有效锁定信息搜索的完全信息总量,从而可以有效减少领域搜索的工作量。本文介绍了垂直搜索引擎的特点,分析了基于VSM的主题相关性算法,提出了基于本体的垂直搜索引擎主题相关性判定方法。最后以粮食机械本体构建和垂直搜索引擎为例进行了实验,效果良好。

关键词：垂直搜索引擎本体粮食机械主题相关性

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搜索引擎主题相关性研究

搜索引擎主题相关性研究

作者：王春芹中山大学

学位级别：硕士

近年来,互联网的飞速发展让人们在体验网络带来的便捷的同时,也给人们检索到有用的资源带来了前所未有的挑战。目前,人们在网络上搜索资源主要是靠搜索引擎,比较受欢迎的是Google和百度这类通用搜索引擎。这类引擎的功能已经十分强大,... 详细信息

近年来,互联网的飞速发展让人们在体验网络带来的便捷的同时,也给人们检索到有用的资源带来了前所未有的挑战。目前,人们在网络上搜索资源主要是靠搜索引擎,比较受欢迎的是Google和百度这类通用搜索引擎。这类引擎的功能已经十分强大,在一般情况下可以满足用户的需要。但是当用户只想查询某主题的相关信息时,这类引擎就显得有些力不从心,因为它们所使用的基于链接的网页排序算法并没有充分考虑到网页内容的相关度。基于链接分析的典型算法就是PageRank算法,本文将在算法中传递页面的PageRank值时考虑被传递页面内容的主题相关性。论文首先阐述了搜索引擎的发展和现状,对信息检索模型的概念和分类进行了介绍,接着对常用的几种排序算法进行了研究,介绍了他们的原理以及对各种算法进行了评价,然后对传统PageRank算法进行了详细介绍,并且分析了目前已有的几种改进算法,在此基础上提出一种新的改进算法,新算法既没有改变传统算法计算的网页排名,又可以用更小的d值得到传统PageRank算法计算的PageRank值。提出的新算法MPR为扩展PageRank提供了广阔的空间,并且实验证明,通过选择合适的参数MPR算法可以获得更加优于传统PageRank算法的网页排序结果。

关键词：搜索引擎主题相关性 PageRank算法改进PageRank算法

任务类型和主题相关性对横幅广告受众注意及其习惯化的影响

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任务类型和主题相关性对横幅广告受众注意及其习惯化的影响

作者：王桂清鲁东大学

学位级别：硕士

网络广告收入在整体广告市场收入中占较大的市场份额,横幅广告是其中最常使用的一种式样,但伴随网络广告产生的巨大价值的同时,出现了很多令广告主担忧的现象:用户会有意无意的躲避投放的网络广告。影响横幅广告注意的因素有很多,但研... 详细信息

网络广告收入在整体广告市场收入中占较大的市场份额,横幅广告是其中最常使用的一种式样,但伴随网络广告产生的巨大价值的同时,出现了很多令广告主担忧的现象:用户会有意无意的躲避投放的网络广告。影响横幅广告注意的因素有很多,但研究中还存在着一些不一致以及有待完善之处。而且关于任务类型、相关性和广告位置对横幅广告注意的影响研究较少,以往研究也多以新闻网页为背景材料,忽略了招聘网页这类工具型网页。相较于新闻网页的信息广度而言,招聘网页的信息更聚焦,均与招聘有关,如果在招聘网页中投放与招聘主题高度相关的广告,是否会影响被试的注意?横幅广告投放在招聘网页的什么位置才能得到更多的注意?为解决上述问题,因此研究一研究任务类型、主题相关性和广告位置对招聘网页横幅广告注意的影响;另外,有学者指出当页面结构保持稳定时,网站用户会很迅速的学会网页的结构,并能利用这个经验去回避广告,即横幅广告的频繁出现导致用户的朝向反应降低,形成了对横幅广告的注意习惯化,因此研究二控制横幅广告出现的位置以保持网页的结构不变,研究任务类型和主题相关性对横幅习惯化的影响。研究一以72名大学生为被试,采用4（广告位置）×2（任务类型）×2（主题相关性）三因素混合实验设计探究任务类型、主题相关性和广告位置对横幅广告受众注意的影响,结果发现:（1）任务类型会显著影响用户对招聘网页中横幅广告的注意,自由浏览任务下的用户比目标搜索任务下的用户对广告有更多的注意。（2）主题相关性会显著影响被试对招聘网页中横幅广告的注意,用户对主题相关性高的横幅广告有更多的注意。（3）广告位置会显著影响用户对招聘网页中横幅广告的注意,被试对第一象限的横幅有更多的注意,其次是第三象限、第二象限、第四象限。（4）被试对第一象限相关性横幅的注视次数和注视时间显著高于不相关性横幅,对第二象限不相关性横幅的首次注视时间显著高于相关性横幅。（5）自由浏览任务中,被试对不同位置横幅的注视次数和注视时间有显著差异,表现为对第一象限横幅的注视次数和注视时间高于第三象限高于第二象限高于第四象限,在目标搜索任务中则差异不显著。研究二以34名大学生为被试,采用2（任务类型）×2（主题相关性）两因素混合实验设计,探究任务类型和主题相关性对横幅习惯化的影响。结果发现:被试能够在短时间内对招聘网页中的横幅广告产生习惯化,用户对于目标搜索任务下的相关性横幅更容易产生习惯化。如果想要广告产生更好的宣传效果,建议广告主投放时可以变化横幅广告的投放位置,也可以在招聘网页左侧投放不相关性横幅广告,在招聘网页右侧投放相关性横幅广告。

关键词：任务类型主题相关性横幅广告注意习惯化

基于源网页主题相关性的锚文本相似度计算与利用

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基于源网页主题相关性的锚文本相似度计算与利用

作者：汪瑶北京工业大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的迅速崛起,接触甚至依赖互联网的人越来越多,搜索引擎成为人们日常工作生活中获取网络信息的重要工具。对于互联网上的海量信息,人们都希望能准确快速地从中找到想要的相关信息。传统的信息检索方法基于关键词和网页内... 详细信息

随着互联网时代的迅速崛起,接触甚至依赖互联网的人越来越多,搜索引擎成为人们日常工作生活中获取网络信息的重要工具。对于互联网上的海量信息,人们都希望能准确快速地从中找到想要的相关信息。传统的信息检索方法基于关键词和网页内容相似度的匹配,面对数以亿计且质量参差不齐的网页,单纯的以网页内容匹配程度来排序检索结果,早已不能适应当今的web检索。于是,人们研究的目光渐渐趋向网页的链接分析,以及超链接上的核心——锚文本信息。通常,源网页作者在引用一个目标网页的时候,会根据自己对目标网页的理解,总结出对目标网页的描述,即锚文本信息。所以,因锚文本同时具有网页的两个特性:链接性和文本性。源网页大多数情况下由不同的作者编写,不同的作者对同一目标网页会有不同的理解和认识,这在一定程度上增强了目标网页对应的锚文本信息的客观性。但同时,由于不同作者的理解认知程度不一样,使得这些锚文本信息的质量参差不齐。为了减少低质量锚文本信息对目标网页检索排名上的影响,本文研究并提出了基于源网页主题相关性的锚文本相似度计算方法,并在搜索引擎框架中加以利用。主要完成了以下工作:(1)分析常用经典链接分析算法极其研究现状,结合锚文本信息质量不同的特点,选取适合的改进方法,并提出了基于源网页主题相关性质量对来自不同源网页的锚文本信息赋予不同权重的方法,降低质量较低的锚文本信息对目标网页检索排名的影响。(2)分析流行的锚文本信息提取方法,将基于网页结构的锚文本扩展方法与基于链接结构的锚文本聚合方法相结合,利用基于扩展链接路径的方法提取锚文本信息,同时将(1)中计算得出的源网页主题相关性质量因素融合到锚文本权重计算中。(3)利用VSM向量空间模型计算锚文本与用户查询的相似度,分析源网页主题相关性因素对锚文本相似度计算的影响。(4)设计实现实验系统,抓取实验所需数据集并进行实验,通过分析实验结果验证方法的有效性。实验表明,本文提出的基于源网页主题相关性的锚文本相似度计算方法,能有效区分锚文本信息质量高低,弥补了低质量锚文本信息对目标网页在检索过程中排名的影响,对检索结果进行了优化。

关键词：锚文本 PageRank 主题相关性网页质量信息检索

基于主题相关性的社交问答系统个性化专家排序算法的研究

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基于主题相关性的社交问答系统个性化专家排序算法的研究

作者：杨斯崑北京交通大学

学位级别：硕士

随着在线社交网络的逐渐兴起,越来越多的互联网用户开始广泛通过在线社交网络发布信息、传递资源和维护各种社会关系。由于在线社交网络的参与群体和内容形式的多样性,网络资源与信息的主要发布者已经从传统的门户网站逐渐发展到社交网... 详细信息

随着在线社交网络的逐渐兴起,越来越多的互联网用户开始广泛通过在线社交网络发布信息、传递资源和维护各种社会关系。由于在线社交网络的参与群体和内容形式的多样性,网络资源与信息的主要发布者已经从传统的门户网站逐渐发展到社交网络中无处不在的网络用户。以社交网络用户为主体的文本、图像、影音频等各种网络资源迅速涌现在网络之上,构成了大数据时代不可忽视的重要资源。因此,如何从海量的社交网络数据与资源中快速准确地检索到用户需要的内容或资源成为一个亟待解决的问题。无论是在以内容为中心的多媒体网络中还是在以人为中心的社交网络中,搜索引擎一直是社交网络用户用于发现权威信息的主要源泉。许多相关研究已经证实了基于图结构的排序算法有助于通过社交网络中用户的链接关系传递权值发现权威信息,进而通过提升社交网络中专家用户的排序并降低垃圾信息用户的排序以实现信息检索的目的。尽管如此,现有的工作很少关注通过挖掘不同用户之间的主题相关性,进而设计以人为中心的基于主题相关性的个性化专家排序算法。在本文的研究工作中,本文通过研究社交问答网络中的用户标签信息所反映的用户主题兴趣分布,实验验证了用户主题兴趣中的同质性规律,即有相同或相似兴趣爱好的社交网络用户之间产生共同评论或共同关注同一话题的概率随着他们的兴趣相似程度的提高而相应提高。基于此,本文提出了以人为中心的基于主题相关性的个性化专家排序算法,同时考虑用户的权威性和主题相关性用于计算社交网络用户的专家排序。为了验证基于主题相关性的个性化专家排序算法的可行性与算法性能,本文以在线社交问答网络AskMefi的数据为主要研究对象进行了实验。实验结果表明,以真实社交问答系统中用户的专家评判标准作为算法评价依据,本文提出的个性化专家排序算法明显优于其他经典的非个性化专家排序算法。

关键词：社交问答系统主题相关性标注信息同质性专家排序

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一种垂直搜索引擎主题相关性改进算法

电脑知识与技术 2009年第29期5卷 8116-8118页

作者：陈丽萍安徽省巢湖学院计算机系

迅速发展的Web给传统的搜索引擎带来了前所未有的挑战,面向特定主题或特定领域采集相关信息的垂直搜索引擎应运而生。在垂直搜索引擎中,网络蜘蛛的爬行策略和主题相关性判定算法是其核心。该文详细介绍了一种主题相关性判定算法-Hits算... 详细信息

迅速发展的Web给传统的搜索引擎带来了前所未有的挑战,面向特定主题或特定领域采集相关信息的垂直搜索引擎应运而生。在垂直搜索引擎中,网络蜘蛛的爬行策略和主题相关性判定算法是其核心。该文详细介绍了一种主题相关性判定算法-Hits算法,并在此基础上提出了一个改进的主题相关性判定算法,实验表明,改进的Hits算法提高了爬取网页的主题相关度,有助于网络蜘蛛爬取特定主题的信息。

关键词：垂直搜索引擎网络蜘蛛主题相关性 hits算法