检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2018年第7期44卷 1165-1182页

作者：蒋盛益郭林东王连喜符斯慧广东外语外贸大学信息科学与技术学院广州510006 语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广州510006 广东外语外贸大学图书馆广州510420

近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势... 详细信息

近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势进行了梳理,首先详细阐述评价对象抽取问题的基本概念并对其进行形式化表示,然后结合近年来的研究对评价对象抽取方法进行归纳和总结,并重点分析基于频率、基于模板规则、基于图论、基于条件随机场和基于深度学习的评价对象抽取方法,随后回顾评价对象抽取的评测情况和可用的语料资源,最后分析评价对象抽取的若干难点问题,同时对评价对象抽取研究进展和发展趋势进行总结和展望.

关键词：评价对象抽取细粒度情感分析评测资源建设

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一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法

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自动化学报 2015年第12期41卷 2017-2025页

作者：蒋盛益杨博泓王连喜广东外语外贸大学思科信息学院广州510006 语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广州510006 广东外语外贸大学图书馆广州510420

针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题,提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法,并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法.动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间... 详细信息

针对当前复杂网络动态社区发现的热点问题,提出一种面向静态网络社区发现的链接相关线性谱聚类算法,并在此基础上提出一种基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法.动态社区发现算法引入归一化图形拉普拉斯矩阵呈现复杂网络节点之间的关系,采用拉普拉斯本征映射将节点投影到k维欧式空间.为解决离群节点影响谱聚类的效果和启发式确定复杂网络社区数量的问题,利用提出的链接相关线性谱聚类算法发现初始时间片的社区结构,使发现社区的过程能够以较低的时间开销自适应地挖掘复杂网络社区结构.此后,对于后续相邻的时间片,提出的增量式谱聚类算法以前一时间片聚类获得的社区特征为基础,通过调整链接相关线性谱聚类算法实现对后一时间片的增量聚类,以达到自适应地发现复杂网络动态社区的目的.在多个数据集的实验表明,提出的链接相关线性谱聚类算法能够有效地检测出复杂网络中的社区结构以及基于增量式谱聚类的动态社区自适应发现算法能够有效地挖掘网络中动态社区的演化过程.

关键词：谱聚类拉普拉斯矩阵拉普拉斯本征分析增量聚类社区检测动态社区

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基于用户偏好加权的混合网络推荐算法

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山东大学学报（理学版） 2015年第9期50卷 29-35,41页

作者：张新猛蒋盛益张倩生谢柏林李霞广东外语外贸大学信息学院广东广州510006 语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广东广州510006 广东外语外贸大学金融学院广东广州510006

基于热传导或物质扩散理论的推荐算法首先利用网络结构得到对象间推荐关系,然后根据对象间关系预测用户喜欢的对象,而忽略了用户偏好。为了弥补这个缺陷,根据用户已选择对象的标签,利用TF-IDF方法构建用户偏好模型,以用户在预测对象标... 详细信息

基于热传导或物质扩散理论的推荐算法首先利用网络结构得到对象间推荐关系,然后根据对象间关系预测用户喜欢的对象,而忽略了用户偏好。为了弥补这个缺陷,根据用户已选择对象的标签,利用TF-IDF方法构建用户偏好模型,以用户在预测对象标签上的平均偏好作为对该对象的偏好程度,采用加权方法与现有基于网络推荐算法混合运算。经在基准数据集Movie Lens上测试表明,通过与目前效果最好的几种基于网络推荐算法进行加权混合运算,推荐结果在推荐精度、个性化、多样化等多种评价指标方面均比原有算法有明显提高。

关键词：基于网络推荐标签 TF-IDF 个性化推荐

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国内微博研究热点分析及主题挖掘——以计算机和图书情报学科为研究对象

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情报杂志 2015年第4期34卷 127-132页

作者：王连喜李霞广东外语外贸大学图书馆广州510420 语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广州510006

以CNKI数据库中计算机和图书情报学科的核心期刊论文及硕博士学位论文为研究对象,以共词分析法和主题模型为工具,首先从数据集中提取并确定能够反映当前国内关于微博研究的重要关键词,然后采用SPSS的层次聚类法和LDA主题挖掘模型分别对... 详细信息

以CNKI数据库中计算机和图书情报学科的核心期刊论文及硕博士学位论文为研究对象,以共词分析法和主题模型为工具,首先从数据集中提取并确定能够反映当前国内关于微博研究的重要关键词,然后采用SPSS的层次聚类法和LDA主题挖掘模型分别对共词矩阵和主题词向量进行定量分析,归纳出国内微博研究的热门知识点和重要主题,并对研究热点和研究主题进行宏观剖析,认为当前国内微博研究主要呈现出用户、内容和应用的三层结构特点。最后通过比较热点分析与主题挖掘的结果发现,国内的主要成果集中在微博内容层面的研究,涉及了情感分析、短文本处理、信息处理技术、主题发现、事件检测和信息挖掘等几个方面。

关键词：微博共词分析主题挖掘 LDA

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一种基于特征聚类的特征选择方法

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计算机应用研究 2015年第5期32卷 1305-1308页

作者：王连喜蒋盛益广东外语外贸大学图书馆广州510420 语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广州510006 广东外语外贸大学思科信息学院广州510006

特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有... 详细信息

特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的数据预处理技术。在无监督学习环境下,定义了一种特征平均相关度的度量方法,并在此基础上提出了一种基于特征聚类的特征选择方法 FSFC。该方法利用聚类算法在不同子空间中搜索簇群,使具有较强依赖关系(存在冗余性)的特征被划分到同一个簇群中,然后从每一个簇群中挑选具有代表性的子集共同构成特征子集,最终达到去除不相关特征和冗余特征的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,FSFC方法与几种经典的有监督特征选择方法具有相当的特征约减效果和分类性能。

关键词：特征选择特征聚类相关度无监督学习

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国内外社会化标签挖掘研究综述

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图书情报工作 2014年第21期58卷 136-145页

作者：蒋盛益陈东沂王连喜庞观松杨博泓广东外语外贸大学信息学院语言工程与计算广东省社会科学重点实验室广东外语外贸大学信息学院广东外语外贸大学图书馆广东外语外贸大学语言工程与计算广东省社会科学重点实验室澳大利亚莫纳什大学信息学院

简述社会化标签的相关背景和内涵;重点梳理国内外社会化标签挖掘的主要成果,一方面归纳社会化标签分析、社会化标签推荐及基于社会化标签的个性化推荐等方法,另一方面概述利用社会化标签增强信息检索功能、发现潜在信息、改进传统分类... 详细信息

简述社会化标签的相关背景和内涵;重点梳理国内外社会化标签挖掘的主要成果,一方面归纳社会化标签分析、社会化标签推荐及基于社会化标签的个性化推荐等方法,另一方面概述利用社会化标签增强信息检索功能、发现潜在信息、改进传统分类法和辅助构建本体等方面的应用,并总结当前研究存在的不足;然后,概括社会化标签挖掘在相关领域的应用;最后总结全文,对社会化标签挖掘的未来发展方向进行展望。

关键词：社会化标签标签推荐个性化推荐信息检索

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