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检索条件"主题词=关系主题模型"
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基于有监督主题模型的排序学习算法
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电子学报 2015年 第2期43卷 333-337页
作者： 丁宇新 燕泽权 冯威 薛成龙 周迪 哈尔滨工业大学深圳研究生院 广东深圳518055 计算机体系结构国家重点实验室 中科院计算所北京100190
文档表示是排序学习的关键,目前的排序学习算法多采用词袋法表示文档与查询,该方法假设词袋中的词相互独立,忽略了词之间的关系.为了表示文档中词之间的依赖关系,本研究利用文档与查询的主题特征构建排序学习模型,我们将排序函数定义为... 详细信息
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微博个性化标签图形化RTM模型Gibbs采样推荐
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微电子学与计算机 2017年 第12期34卷 138-144页
作者： 刘真臻 徐东平 武汉理工大学计算机科学与技术学院 湖北武汉430063
为提高个性化标签推荐方法性能,提出基于Gibbs采样推理的微博个性化标签隐含关系主题模型(Relation Topic Model,RTM)推荐算法.首先,利用图形化形式对微博中的潜在局部信息进行表达,对用户主题分布为代表的用户进行top-k相似用户发现,... 详细信息
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基於時間參數提昇谷歌部落格搜尋引擎效能
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资讯管理学报 2017年 第2期24卷 155-183页
作者： 陳林志 葉國暉 陳大仁 陳冠瑜
部落格搜寻引擎是ㄧ种类似於谷歌的搜寻引擎，因为它们会自动收集来自网路上大量的资讯，并利用免费的介面让一般人能搜索它们的资料库。两者之间的差异在於，部落格搜寻引擎主要是针对部落格进行索引并筛选掉一般的网页，这个功能让部... 详细信息
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