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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

91 篇 专利
4 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

96 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

5 篇 用户主题
2 篇 微博
1 篇 关注度公式
1 篇 事件侦测
1 篇 概率图模型
1 篇 时间维度
1 篇 lda主题模型
1 篇 hadoop
1 篇 社区发现
1 篇 消息影响力最大化
1 篇 聚类
1 篇 产品主题
1 篇 文本流
1 篇 社会化媒体
1 篇 用户质量
1 篇 消息传播预测
1 篇 变分推导
1 篇 概率模型
1 篇 负样本
1 篇 价值创造

机构

4 篇 山东大学
4 篇 成都陌云科技有限...
4 篇 腾讯科技有限公司
3 篇 北京大学
3 篇 北大方正集团有限...
3 篇 武汉大学
2 篇 苏州浪潮智能科技...
2 篇 金茂云科技服务有...
2 篇 绍兴文理学院
2 篇 中国科学院沈阳自...
2 篇 上海观察者信息技...
2 篇 广州中大南沙科技...
2 篇 广州智海纵横信息...
2 篇 南方电网科学研究...
2 篇 北京亿赞普网络技...
2 篇 无锡东方健康科技...
2 篇 湖北工业大学
2 篇 福州大学
2 篇 国家计算机网络与...
2 篇 泰邦泰平科技有限...

作者

4 篇 李学生
4 篇 陈露
4 篇 董政
4 篇 吴文杰
3 篇 杨建武
3 篇 吴宗大
2 篇 刘玮
2 篇 庞琳
2 篇 周育忠
2 篇 刘曦洋
2 篇 里鹏
2 篇 王丽婷
2 篇 邓娜
2 篇 k·m·戈贝恩
2 篇 陈传夫
2 篇 廖祥文
2 篇 马宏远
2 篇 d·f·麦金泰尔
2 篇 郭伟
2 篇 杨康

语言

96 篇 中文

检索条件"主题词=用户主题"

共 96 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于分布式MBUT-LDA的微博用户主题挖掘

基于分布式MBUT-LDA的微博用户主题挖掘

引用

作者：贾东风重庆大学

学位级别：硕士

微博作为当下最主流的社交网络平台之一，已经成为用户发布和获取实时信息的重要手段。微博主题建模能够从海量信息中挖掘用户感兴趣的话题和其他用户。但是由于微博具有消息文本短、信息更新快、以及数据量巨大等特点，传统的主题建模... 详细信息

微博作为当下最主流的社交网络平台之一，已经成为用户发布和获取实时信息的重要手段。微博主题建模能够从海量信息中挖掘用户感兴趣的话题和其他用户。但是由于微博具有消息文本短、信息更新快、以及数据量巨大等特点，传统的主题建模方法并不能有效挖掘出用户真正感兴趣的信息。本文在研究已有的主题建模方法的基础上，提出一种基于微博用户和时间维度的建模方法MBUT-LDA。其中MB代表微博（MicroBlog）、U代表用户（User）、T代表时间（Time）。该方法具有以下特点： ⑴本文在分析研究已有主题模型的基础上，并且充分利用微博消息的主题在时间上有明显的集中性特点，将用户的微博信息按照时间进行划分。此方法解决了微博文本信息短引起的信息量不完整问题，并且充分利用了微博消息的主题有明显的时间集中性特点，提高了微博用户主题的准确度。 ⑵在分析微博用户和好友关系的提出上，提出“关注度”的概念；并结合TF-IDF算法，提出新的权重计算公式ATF-IDF，用以衡量微博词汇预测主题的能力大小。 ⑶现今微博用户量剧增，并且微博平台允许微博用户通过各种移动客户端发布即时信息，导致微博信息文档规模庞大，单一节点在分析微博海量信息时容易遇到性能瓶颈问题。本文利用分布式和虚拟化技术的优势，将提出的新的主题建模方法部署到分布式计算平台Hadoop上，实现了一个基于分布式框架Hadoop的MBUT-LDA微博用户主题挖掘方法。本文利用提出的分布式MBUT-LDA主题建模方法，通过大量微博消息训练微博主题模型，并在训练好的主题的基础上，挖掘微博用户的感兴趣的主题。实验证明，经过ATF-IDF优化的MBUT-LDA的推广度和主题的准确度要高于MBUT-LDA和U-LDA(基于微博用户的主题建模)。通过对不同用户数量和不同节点数量的分布式MBUT-LDA实验结果分析发现，随着节点增加，能够有效的减少处理数据的时间，并且能够有效的处理庞大的数据。

关键词：微博用户主题时间维度关注度公式 Hadoop

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用户主题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

用户主题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

引用

作者：周君君 518000 广东省深圳市福田区福华三路星河发展中心酒店6、7层

本发明公开了一种用户主题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：接收用户推荐指令，获取用户唯一标识码和近期主题清单；获取与用户唯一标识码关联的所有兴趣标签，同时获取与用户唯一标识码关联的符合预设停留时长的... 详细信息

标准号: CN111651666A

本发明公开了一种用户主题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：接收用户推荐指令，获取用户唯一标识码和近期主题清单；获取与用户唯一标识码关联的所有兴趣标签，同时获取与用户唯一标识码关联的符合预设停留时长的所有历史主题；将所有近期主题和所有兴趣标签输入第一文本相似度度量模型，计算每个近期主题与所有兴趣标签的第一相似度值，并输出相关主题；将所有相关主题和所有历史主题输入第二文本相似度度量模型，计算每个相关主题与所有历史主题的第二相似度值，输出推荐主题；在用户界面显示所有推荐主题。本发明实现了快速地、准确地提供给用户真正感兴趣的新闻主题的访问体验，提升了用户的体验满意度。

关键词：唯一标识码历史主题文本相似度标签相似度度量用户界面显示关联计算机设备存储介质接收用户输出相关停留时长新闻主题用户主题满意度预设指令输出访问

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一种基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统

一种基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统

引用

作者：王晨宇苗仲辰林越峰高剑 200122 上海市浦东新区世纪大道1600号3楼

本发明公开了基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统，能通过用户发表的文本内容，表征出用户的发文习惯及发文主题的特征，并最终合并表示为特定长度的向量。其技术方案为：步骤1：采集信息源的原始数据；步骤2：对采集到的原始... 详细信息

标准号: CN111310453B

本发明公开了基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统，能通过用户发表的文本内容，表征出用户的发文习惯及发文主题的特征，并最终合并表示为特定长度的向量。其技术方案为：步骤1：采集信息源的原始数据；步骤2：对采集到的原始数据进行包括分词在内的预处理，然后进行步骤3至步骤4、以及步骤5至步骤7的并列处理；步骤3：将分词后的数据文本按用户分组；步骤4：通过Skip‑Gram算法计算用户特征向量；步骤5：使用文本聚类算法将文本主题进行分类；步骤6：将分词后的数据文本按照主题类型进行分组；步骤7：通过Skip‑Gram算法计算主题特征向量；步骤8：基于计算出的用户特征向量和主题特征向量以及所选择的加权系数，生成用户主题特征向量。

关键词：分词向量用户特征向量数据文本算法计算用户主题原始数据主题特征预处理采集信息加权系数特征向量文本聚类文本内容文本主题用户分组主题类型向量化算法并列采集分组合并分类学习

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一种基于语义和词扩展的社交用户主题分析方法及系统

一种基于语义和词扩展的社交用户主题分析方法及系统

引用

作者：李臻邵亚斌夏书银 400000 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明公开了一种基于语义和词扩展的社交用户主题分析方法及系统，涉及网络用户信息评定技术领域，解决了现有技术主题分析方法中用户发文信息间很可能不存在任何上下文关联，其技术方案是：提出了一种基于语义和词扩展的短文本主题模... 详细信息

标准号: CN114580436A

本发明公开了一种基于语义和词扩展的社交用户主题分析方法及系统，涉及网络用户信息评定技术领域，解决了现有技术主题分析方法中用户发文信息间很可能不存在任何上下文关联，其技术方案是：提出了一种基于语义和词扩展的短文本主题模型，不仅融合了短文本的语义信息，还通过外部语料知识进行词对扩展，在解决短文本稀疏问题的同时，增强文本的主题倾向；在基于语义和词扩展的短文本主题模型之上，采用了一种依据用户间互动量的发文主题加权法，区别发文间的重要程度，从而计算用户的主题分布。本发明的社交用户主题分析方法相较于传统的主题特征分析方法，更具合理性。

关键词：短文本语义用户主题主题模型分析方法及系统网络用户信息上下文关联技术主题语义信息主题分布主题特征分析传统的互动量加权法稀疏语料合理性文本评定融合外部

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基于知识图谱和用户主题的意图-语义槽联合识别系统

基于知识图谱和用户主题的意图-语义槽联合识别系统

引用

作者：甘明刚郝楠陈博陈杰窦丽华陈文颉陈晨 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本公开的基于知识图谱和用户主题的意图‑语义槽联合识别模型，通过特征提取模块提取输入的文本信息的语义信息、词语间的关系以及局部信息，并输出文本信息的特征信息向量；外部向量生成模块提取输入的文本信息的主题，并利用先验知识... 详细信息

标准号: CN113377961B

本公开的基于知识图谱和用户主题的意图‑语义槽联合识别模型，通过特征提取模块提取输入的文本信息的语义信息、词语间的关系以及局部信息，并输出文本信息的特征信息向量；外部向量生成模块提取输入的文本信息的主题，并利用先验知识图谱库查询与主题相关的多条知识，将主题和其相关的多条知识进行Bert编码生成外部信息向量；特征融合模块利用注意力机制将特征信息向量和外部信息向量进行融合得到融合特征向量；特征分类模块利用softmax对融合特征向量进行识别分类得到文本信息的意图，利用crf算法对融合特征向量进行序列标注得到文本信息的语义槽向量。能够提高智能对话系统中语义识别的准确率，提高对输入的文本信息的意图、语义的识别准确度。

关键词：文本信息向量特征向量融合特征信息外部信息语义槽特征融合模块特征提取模块向量生成模块注意力机制准确度语义编码生成对话系统局部信息输出文本特征分类先验知识序列标注用户主题语义识别语义信息图谱库准确率算法词语图谱查询智能分类外部联合

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一种面向图书关键词搜索的用户主题隐私保护方法及系统

一种面向图书关键词搜索的用户主题隐私保护方法及系统

引用

作者：吴宗大刘曦洋谢坚 312000 浙江省绍兴市越城区环城西路508号

本发明公开了一种面向图书关键词搜索的用户主题隐私保护方法及系统。所述方法包括(1)获取当前用户查询与用户历史查询序列合成用户查询序列；(2)对用户查询序列构造伪图书查询序列使得所述伪图书查序列查询结果准确、隐私安全且查询高... 详细信息

标准号: CN110245297A

本发明公开了一种面向图书关键词搜索的用户主题隐私保护方法及系统。所述方法包括(1)获取当前用户查询与用户历史查询序列合成用户查询序列；(2)对用户查询序列构造伪图书查询序列使得所述伪图书查序列查询结果准确、隐私安全且查询高效性最高；(3)执行伪查询序获得中间图书记录集，在中间图书记录集上由可信端执行当前用户查询，获得结果图书记录集返回给用户。所述系统包括运行在可信客户端，与运行用户界面的客户端、不可信的服务器信号相连，包括：用户查询获取模块、伪查询构造模块、以及结果筛选模块。本发明通过精心修改用户查询序列，在不损害查询准确性的前提下，模糊用户真实图书查询主题，有效保护用户主题隐私安全。

关键词：用户查询图书记录查询查询序列图书查询隐私安全可信有效保护用户服务器信号关键词搜索查询结果构造模块合成用户获取模块结果筛选可信客户序列构造隐私保护用户界面用户历史用户主题高效性客户端模糊返回损害

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一种基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统

一种基于深度学习的用户主题向量化表示方法和系统

引用

作者：王晨宇苗仲辰林越峰高剑 200122 上海市浦东新区世纪大道1600号3楼

标准号: CN111310453A

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基于聚类分析的用户主题消息推送方法及系统

基于聚类分析的用户主题消息推送方法及系统

引用

作者：王月超彭剑陈灏 610094 四川省成都市成都高新区吉泰三路8号1栋1单元26楼1-8号

本发明公开了一种基于聚类分析的用户主题消息推送方法及系统，属于消息推送技术领域，解决现有技术中app，H5等移动形式的主题是固定的形式、形式单一，用户体验度差，消息业务面窄等问题。本发明采集移动设备指纹信息和用户基本信息... 详细信息

标准号: CN109788056A

本发明公开了一种基于聚类分析的用户主题消息推送方法及系统，属于消息推送技术领域，解决现有技术中app，H5等移动形式的主题是固定的形式、形式单一，用户体验度差，消息业务面窄等问题。本发明采集移动设备指纹信息和用户基本信息，用户基本信息包括用户所应用的主题信息和用户行为数据；通过K‑Means聚类算法对用户基本信息进行聚类，得到用户行为画像；根据移动设备指纹信息和用户画像向用户推送主题消息。本发明用于主题消息推送。

关键词：用户基本信息消息推送移动设备指纹信息主题消息推送画像用户行为数据用户体验度聚类分析聚类算法消息业务移动形式用户行为用户主题主题信息固定的聚类采集应用

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融合用户多种交互信息和用户主题信息的用户排名系统

融合用户多种交互信息和用户主题信息的用户排名系统

引用

作者：陈国龙廖祥文唐昌宏 350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区

本发明涉及一种融合用户多种交互信息和用户主题信息的用户排名系统，包括：一个数据预处理模块，用于过滤没有任何交互信息的用户，并记录用户与用户之间的交互关系信息，建立用户交互关系矩阵；一个用户多种交互关系构建模块，用于融... 详细信息

标准号: CN104268648A

本发明涉及一种融合用户多种交互信息和用户主题信息的用户排名系统，包括：一个数据预处理模块，用于过滤没有任何交互信息的用户，并记录用户与用户之间的交互关系信息，建立用户交互关系矩阵；一个用户多种交互关系构建模块，用于融合用户与好友之间的关注或评论信息，以及用户好友的主题相关度信息，构建融合多关系的三阶张量模型；一个用户交互行为强度预测模块，用于预测用户在社交媒介上与外界用户之间的交互关系强度；一个用户综合影响力测算模块，用于估算查询关键词下的用户综合影响力得分，并根据用户综合影响力得分，对用户进行综合排序。该系统检测速度快，准确度高，适用范围广，应用性强。

关键词：交互关系交互信息影响力融合得分数据预处理模块矩阵查询关键词相关度信息准确度根据用户交互行为排名系统评论信息强度预测外界用户系统检测用户好友用户主题综合排序对用户应用性张量过滤社交好友估算媒介测算

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基于LDA用户主题模型的视频推荐方法

基于LDA用户主题模型的视频推荐方法

引用

作者：李玉军张洁陈默 250100 山东省济南市山大南路27号

公开了一种基于LDA用户主题模型的视频推荐方法，从历史数据库中提取所有视频，根据每个主题下的视频分布建立K个主题下的主题视频概率分布；根据用户的操作行为将历史数据库中的视频分为至少两个文档集，根据每个文档集的用户兴趣概率... 详细信息

标准号: CN105824911A

公开了一种基于LDA用户主题模型的视频推荐方法，从历史数据库中提取所有视频，根据每个主题下的视频分布建立K个主题下的主题视频概率分布；根据用户的操作行为将历史数据库中的视频分为至少两个文档集，根据每个文档集的用户兴趣概率分布的权重对所有文档集的用户兴趣概率分布进行加权求和，得到所有用户在K个主题的用户主题概率分布；依据主题视频概率分布和用户主题概率分布生成视频推荐列表。通过分别对每个文档集的用户特征进行分析，能够更全面和准确地建立基于LDA的用户主题模型，提升视频推荐的准确率，并解决用户冷启动问题。

关键词：概率分布用户主题文档集视频视频推荐历史数据库用户兴趣操作行为用户特征冷启动求和准确率权重加权分析

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