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关注传播模式与用户相关性的微博话题检测

关注传播模式与用户相关性的微博话题检测

作者：王浩成天津大学

学位级别：硕士

自动检测社交媒体中的潜在话题是一项重要的任务。它有助于分析海量帖子中的内容信息,并在相关下游任务,如短文本分类、对话摘要、推荐系统中发挥了重要的作用。传统的主题模型在面对篇幅简短的社交媒体文本时,会面临数据稀疏问题,导致... 详细信息

自动检测社交媒体中的潜在话题是一项重要的任务。它有助于分析海量帖子中的内容信息,并在相关下游任务,如短文本分类、对话摘要、推荐系统中发挥了重要的作用。传统的主题模型在面对篇幅简短的社交媒体文本时,会面临数据稀疏问题,导致推断出的话题效果不佳。依托神经网络模型的发展,最新的研究采用编码社交网络与神经话题推断相结合的方式,在建模帖子文本内容的基础上,同时整合社交网络中结构特征,已经被证明可以缓解数据稀疏问题。然而,之前的研究在整合结构特征时依然存在两个问题:(1)话题可以沿着社交网络上的链路结构以宽度或深度的方式传播,现有方法在编码社交网络时没有考虑话题的不同传播模式,导致整合到单一、不完整的传播特征。(2)进一步使用变分自编码器推断话题时,假设数据点间的潜在话题是相互独立的,没有考虑社交网络中复杂的用户交互关系,导致在推断话题时忽视了用户间的相关性。针对上述问题,本文的主要工作如下:(1)在编码社交网络阶段建模话题的两种传播模式:宽度扩散和深度传播。本文提出了基于双流图卷积网络的微博话题检测方法,该方法通过关注两种传播模式在路径选择上的不同,聚合来自不同传播路径中的上下文信息,既缓解了单一帖子所面临的的数据稀疏问题,还融合了不同的话题传播特征。(2)在话题推断时进一步融入用户相关性。变分自编码器中的标准高斯分布假设数据点是相互独立的,无法描述用户间的交互关系。为解决这一问题,本文提出基于图先验变分自编码器的话题检测方法,进一步在话题推理阶段建模用户的交互行为。该方法在变分自编码器推断话题时,首先根据用户间的交互行为构建图先验分布,然后在图先验分布的引导下使得潜在话题向量的推理过程考虑用户间的相关性,提升推断话题的质量。本文在三个真实的新浪微博数据集上进行实验,结果表明建模话题的两种传播模式可以获得更加丰富的上下文信息。在话题推理阶段进一步整合用户交互可以更好地融入社交网络中的相关性信息,从而获得更高质量的话题。

关键词：社交媒体话题检测传播模式用户相关性

农业科学数据用户相关性线索与标准之间关系探索

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图书情报工作 2017年第15期61卷 72-80页

作者：高飞石蕾王健张贵兰刘建平中国农业科学院农业信息研究所北京100081 国家科技基础条件平台中心北京100862

[目的/意义]对科学数据用户相关性线索与标准间关系进行研究,探索数据选择过程中线索与标准发挥的作用,从而为开发智能搜索引擎,提高检索效率提供依据。[方法/过程]选取36名农业领域的研究生,通过出声思考、全程录像和事后访谈的方法研... 详细信息

[目的/意义]对科学数据用户相关性线索与标准间关系进行研究,探索数据选择过程中线索与标准发挥的作用,从而为开发智能搜索引擎,提高检索效率提供依据。[方法/过程]选取36名农业领域的研究生,通过出声思考、全程录像和事后访谈的方法研究他们的科学数据检索行为,并使用扎根理论的方法对行为记录报告进行分析。[结果/结论]识别了用户相关性判断使用的科学数据特征集合,建立了科学数据相关性线索集和标准集。在此基础上,构建了科学数据线索与标准间映射关系,初步探索了科学数据用户相关性线索与标准的使用模式。

关键词：科学数据用户相关性线索标准出声思考

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基于元数据的科学数据用户相关性判断研究

情报杂志 2016年第10期35卷 131-136页

作者：赵华王健张贵兰刘建平高飞中国农业科学院农业信息研究所北京100081

[目的/意义]元数据是数据描述与数据发现的重要工具,但目前针对用户如何通过元数据查找与发现科学数据,以及用户判断数据相关与否的标准等问题的研究较少。为此,探究了科学数据各元数据项在用户判断数据相关性时所发挥的作用,并对用户... 详细信息

[目的/意义]元数据是数据描述与数据发现的重要工具,但目前针对用户如何通过元数据查找与发现科学数据,以及用户判断数据相关与否的标准等问题的研究较少。为此,探究了科学数据各元数据项在用户判断数据相关性时所发挥的作用,并对用户的判断行为和判断标准进行分析,旨在为下一步改进科学数据检索系统、提高数据发现效率提供依据。[方法/过程]以实证研究的方式对元数据在判断科学数据时所发挥的作用进行分析,选取36名农业领域在读研究生作为被试,通过眼动仪观察并记录被试在农业科学数据共享中心检索数据的过程,并对所有被试进行实验后访谈,再现其判断数据的思维过程,运用内容分析法对实验后访谈内容进行分析,以总结用户判断数据相关性时所采用的标准。[结果/结论]研究结果表明,数据用户在判断科学数据时对各元数据项的关注程度存在很大的差异,做出判断时遵循一定的用户相关性标准,且这些相关性标准与各元数据项之间存在一定的对应关系。

关键词：元数据科学数据用户相关性内容分析法

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情报检索系统用户相关性判断的灰靶决策

情报杂志 2011年第8期30卷 117-119页

作者：王筠高春玲辽宁师范大学管理学院大连116029

利用灰靶决策方法,对情报检索系统的检索结果进行用户相关性判断和排序。与其他定量的目标决策方法相比,该方法受人为因素的影响较小、对样本数据的多少没有特殊的要求、计算简便。另外,利用灰靶决策方法还可对不同的检索系统进行比较... 详细信息

利用灰靶决策方法,对情报检索系统的检索结果进行用户相关性判断和排序。与其他定量的目标决策方法相比,该方法受人为因素的影响较小、对样本数据的多少没有特殊的要求、计算简便。另外,利用灰靶决策方法还可对不同的检索系统进行比较和评价。

关键词：情报检索系统用户相关性灰靶决策检索系统评价

融合潜在狄利克雷分布与元路径分析的用户相关性度量方法

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计算机应用 2019年第11期39卷 3288-3292页

作者：徐红艳王丹王富海王嵘冰辽宁大学信息学院

用户相关性度量是异构信息网络研究的基础与核心。现有的用户相关性度量方法由于未充分开展多维度分析和链路分析,其准确性尚存在提升空间。为此,提出了一种融合狄利克雷分布(LDA)与元路径分析的用户相关性度量方法。首先利用LDA进行主... 详细信息

用户相关性度量是异构信息网络研究的基础与核心。现有的用户相关性度量方法由于未充分开展多维度分析和链路分析,其准确性尚存在提升空间。为此,提出了一种融合狄利克雷分布(LDA)与元路径分析的用户相关性度量方法。首先利用LDA进行主题建模,通过分析网络中节点的内容来计算节点的相关性;然后,引入元路径来刻画节点间关系类型,通过关联度量(DPRel)方法对异构信息网络中的用户进行相关性测量;接着,将节点的相关性融入到用户相关性度量计算中;最后,采用IMDB真实电影数据集进行实验,将所提方法和嵌入LDA主题模型的协同过滤推荐方法(ULR-CF)、基于元路径的相关性度量方法(PathSim)进行了对比分析。实验结果表明,所提方法能够克服数据稀疏性弊端,提高用户相关性度量的准确性。

关键词：用户相关性异构信息网络主题模型元路径度量

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情报检索系统用户相关性判断的层次分析模型

情报学报 2005年第3期24卷 341-345页

作者：王筠田丽辽宁师范大学管理学院大连116029

利用层次分析法对情报检索系统用户相关性进行判断,从而可对检索结果进行定量取舍,也可用于对不同的检索系统进行比较和评价.

关键词：情报检索系统层次分析法用户相关性检索系统评价组合权向量

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情报检索系统用户相关性判断的灰色聚类决策

中国图书馆学报 2004年第1期30卷 96-98页

作者：王筠辽宁师范大学数学系资料室副研究馆员通讯地址:大连邮编 116029

所谓灰色聚类决策,就是按多个不同的决策指标对决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍原则。该方法可以用于对情报检索系统的检索结果进行相关性判断。参考文献4。

关键词：情报检索系统检索系统评价用户相关性灰色聚类决策

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科学数据用户相关性指标研究

数字图书馆论坛 2017年第11期 28-34页

作者：高飞石蕾王健张贵兰刘建平中国农业科学院农业信息研究所北京100081 国家科技基础条件平台中心北京100862

通过对科学数据用户相关性判断行为的研究,探索科学数据相关性判断过程中所使用的指标及模式,加深对科学数据相关性判定机制的理解,为设计开发智能化数据搜索引擎提供算法和理论支撑。使用出声思考和事后访谈两种方法对用户相关性判断... 详细信息

通过对科学数据用户相关性判断行为的研究,探索科学数据相关性判断过程中所使用的指标及模式,加深对科学数据相关性判定机制的理解,为设计开发智能化数据搜索引擎提供算法和理论支撑。使用出声思考和事后访谈两种方法对用户相关性判断行为进行研究。数据在真实的环境中收集,使用摄像机记录实验过程,采用扎根理论对访谈数据进行编码分析。在定性研究的基础上设计问卷,开展大样本问卷调查。科学数据用户相关性判断过程使用的标准可以分为数据本体性和数据可用性两类,共9个指标。与其他信息类型相比,科学数据检索有更强的目的性,相关性判断过程不能缺少对数据主题性、质量和权威性的评估,其他指标在具体情境中,只有受到相关信息需求刺激才会调用。

关键词：信息检索科学数据用户相关性标准

异构信息网络中融合LDA与元路径的用户相关性度量方法研究

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异构信息网络中融合LDA与元路径的用户相关性度量方法研究

作者：王丹辽宁大学

学位级别：硕士

随着社交网络、新媒体网络、文献网络等由多种类型、相互关联的对象组成的大规模异构网络的急剧发展,异构信息网络（Heterogeneous Information Networks,HIN）分析已经成为数据挖掘中一个重要且热门的研究方向。相关性搜索作为异构网... 详细信息

随着社交网络、新媒体网络、文献网络等由多种类型、相互关联的对象组成的大规模异构网络的急剧发展,异构信息网络（Heterogeneous Information Networks,HIN）分析已经成为数据挖掘中一个重要且热门的研究方向。相关性搜索作为异构网络挖掘中重要研究方向之一,受到越来越多学者的关注。相关性搜索旨在从大规模异构信息网络中挖掘出相关的对等实体,从而为异构网络研究提供依据,尤其是为相关用户推荐工作打下了基础。然而,面对异构信息网络的数据量呈指数级增长的现状,用户往往难以从大量的数据中挖掘出感兴趣的信息,这就是所谓的“信息过载”问题。此问题大大降低了信息的使用效率。通过不同的元路径可以定义对象之间的不同关系,因此基于元路径的实体相关性度量方法应运而生,该方法可以从大量的数据集中发现与查询对象最为相关的对象信息,并且作为开展异构信息网络相关研究的基础与核心,现已在许多实际场景中得到了广泛的应用。目前在基于元路径的相关性方法研究中主要存在两个问题:一是在大规模复杂异构信息网络中,由于节点数目众多、边的类型复杂,无法定义或枚举所有的元路径,使其实体相关性的度量计算效率及准确率都受到了很大的挑战。二是现有的用户相关性度量方法由于未充分开展多维度分析和链路分析,其准确性尚存在提升空间。针对上述问题,本文提出了一种异构信息网络中融合LDA与元路径的用户相关性度量方法,一方面,在复杂的异构网络中自动获取重要元路径;另一方面,在获得的元路径集中挖掘节点语义信息,以此来提高基于元路径的用户度量精确性。主要工作分为以下两部分:（1）提出基于扩展树的元路径自动生成算法（Extended Tree based Meta Path Generation,ETMPG）。首先,将知识图谱建模成一个异构信息网络;然后,根据节点连接概率的大小顺序自动从架构丰富的HIN中提取出元路径;最后,利用对数极大似然函数的权重学习方法训练元路径权重,选取最重要的元路径集合。（2）提出了一种融合LDA与元路径分析的用户相关性度量方法（User Relevance Measure Method Combining LDA and Meta Path Analysis,LPUSim）。该方法首先利用LDA进行主题建模,通过分析网络中节点内容计算节点的相关性;然后,引入元路径来刻画节点间关系类型,通过关联度量（DPRel）方法对重要元路径中的用户进行相关性测量;最后,将节点的相关性融入到用户相关性度量计算中,全面考虑节点语义信息,从而提高用户相关性度量精确性。本文通过在Yago数据库和IMDB电影数据集上开展了充分的实验,对本文所提出异构信息网络中融合LDA与元路径的用户相关性度量方法进行了详细评估。在知识图谱上的链路预测实验和在电影数据集上的用户相关性度量实验结果表明,此方法相较目前主流方法,元路径挖掘的时间效率和精确度都有显著提升,并且能够克服数据稀疏性弊端,从而提高用户相关性度量的准确性。通过对实验结果的分析可以得出本文所提方法具有更为高效与稳定的优势。

关键词：异构信息网络知识图谱链路预测用户相关性 LDA 元路径度量