检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2017年第1期43卷 247-252,258页

作者：文俊浩袁培雷曾骏王喜宾周魏信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆大学软件学院重庆401331

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各... 详细信息

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。

关键词：标签主题协同过滤潜在Dirichlet分布模型个性化推荐相似度

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中外大学图书馆Folksonomy应用对比分析

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国家图书馆学刊 2017年第4期26卷 75-84页

作者：刘雅姝滕广青王东艳东北师范大学计算机科学与信息技术学院信息管理系

Folksonomy凭借其在知识组织与资源检索等方面的优势为图书馆知识服务提供了新的途径。选取国内外16家大学图书馆作为调研对象,从标签对象、标签功能、主题类别等多个维度对国内外大学图书馆Folksonomy的应用情况进行对比分析。结果表明... 详细信息

Folksonomy凭借其在知识组织与资源检索等方面的优势为图书馆知识服务提供了新的途径。选取国内外16家大学图书馆作为调研对象,从标签对象、标签功能、主题类别等多个维度对国内外大学图书馆Folksonomy的应用情况进行对比分析。结果表明,中外大学图书馆的Folksonomy应用在标签对象的经典性、标签功能的丰富性、主题范畴的涵盖性等方面存在差异。

关键词： Folksonomy 大学图书馆标签对象标签功能标签主题

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国内外Folksonomy研究综述

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情报杂志 2016年第4期35卷 164-170页

作者：刘庆旭毕强吉林大学管理学院长春130022

[目的/意义]梳理并分析国内外Folksonomy领域研究内容的异同,以期对国内相关研究的深入拓展提供参考和借鉴。[方法/过程]运用文献综述方法,从理论研究、技术研究、实践应用研究三个维度分析了国内外Folksonomy的研究现状,并对其研究趋... 详细信息

[目的/意义]梳理并分析国内外Folksonomy领域研究内容的异同,以期对国内相关研究的深入拓展提供参考和借鉴。[方法/过程]运用文献综述方法,从理论研究、技术研究、实践应用研究三个维度分析了国内外Folksonomy的研究现状,并对其研究趋势做了进一步分析。[结果 /结论]总结国内外Folksonomy的对比研究成果,指出Folksonomy的不足,并对Folksonomy研究的方向提出建议。

关键词： Folksonomy 标签主题标签语义标签检索标签推荐

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基于Tag-LDA语义分析的全文检索方法研究

基于Tag-LDA语义分析的全文检索方法研究

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作者：华丽君华中师范大学

学位级别：硕士

21世纪是一个以信息化、数字化和网络化为主要特点的时代,网络上的文本数据正在以一种前所未有的方式增长,如何在这信息海洋中查找到用户需要的信息,成为了信息检索技术亟待解决的难题。传统的信息检索系统根据用户提交的关键词对文档... 详细信息

21世纪是一个以信息化、数字化和网络化为主要特点的时代,网络上的文本数据正在以一种前所未有的方式增长,如何在这信息海洋中查找到用户需要的信息,成为了信息检索技术亟待解决的难题。传统的信息检索系统根据用户提交的关键词对文档进行简单的匹配,这类方法获得的检索结果已经不能满足用户的要求了,原因有两点：第一,没有挖掘出文本深层次的语义信息;第二,查询关键词过少,无法表达出用户的真正意图。本文基于以上两点不足,提出了改进策略,利用标签主题模型挖掘文本语义和对查询语句进行扩展,具体如下：本文第三章提出一种基于向量空间特征转换的文本检索方法。由于基于知识库的语义指纹信息和通过标签主题模型挖掘出的标签语义知识是两种不同的表征方式,前者是显式的语义知识,后者是潜在的语义知识,虽然都是对文本语义特征的描述,但是它们表征方式不一样,不能直接融合,在这里我们引入向量空间作为桥梁,将语义指纹知识通过向量空间转换到标签主题模型空间中,然后获得能够兼容于标签主题空间的语义指纹信息,同时也用相关定理证明转换过程的合理性。将这个可兼容的语义指纹信息融入到标签主题模型中,得到新的主题模型语义标签主题模型。融合了语义指纹信息的语义标签主题模型对标签的语义信息具有一定的消歧作用,因此能够更有效地挖掘文本更准确的语义信息,从而提高检索效率。本文第四章提出一种基于初次检索结果查询扩展的文档重排方法,该方法利用标签主题模型来抽取目标文档的概念语义标签,利用初始检索文档的相关标签分布来表征查询主题。第一,对初始检索结果进行标签主题建模,得到“文档—标签”概率矩阵;第二,将前k篇文档视为与用户查询相关,将这k篇文档的标签分布作为一个初始标签分布集合;第三,利用维基百科上生成的概念关系图,过滤掉与查询主题无关的标签,得到一个新的标签分布集合来表征查询主题;最后,基于标签分布来计算查询主题与文档之间一个新的相关度值,再融合初次检索结果,得到最终的文档排序结果。该方法抽取了初次检索出与用户查询相关文档中的相关成分,过滤掉了噪音,更能表征查询主题的语义信息,从而提高检索效率。本文实验所采用的语料库是NTCIR-5,实验后利用TREC信息检索评测工具进行相关指标的测评。实验结果表明本文提出的这两种方法都提高了检索的查准率和召回率,也问接证明了挖掘文本语义信息和弄清查询意图对提高信息检索效率是非常重要。

关键词：语义挖掘信息检索标签主题概念关系图查询扩展

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