教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目(2009JJD870002)
- 作品数：17 被引量：182H指数：6
- 相关作者：唐晓波王洪艳宋承伟付沙张昭更多>>
- 相关机构：武汉大学湖南财政经济学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理语言文字更多>>
- 面向决策的供应链信息集成模型研究被引量：4
- 2010年
- 探讨了供应链管理过程中的几个决策问题,针对这些决策问题,本文提出一个供应链智能集成模型,加强了供应链的信息集成,实现了对供应链的智能协同管理。由多Agent组成的信息集成模型具有很强的动态性。为避免交互负载,采用联邦多Agent结构,以本体论作为交互基础,有效地支持供应链的决策。
- 唐晓波黄思哲
- 关键词：供应链本体信息集成
- 基于潜在语义分析的微博主题挖掘模型研究被引量：31
- 2012年
- 为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
- 唐晓波王洪艳
- 关键词：主题挖掘LDA模型增量聚类
- 基于潜在狄利克雷分配模型的微博主题演化分析被引量：26
- 2013年
- 微博主题的演化分析会帮助用户快速准确地理解主题脉络结构、跟踪主题发展情况，并根据主题演化做出相应的预测。本文对概率主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）进行了扩展，使其适合中文微博短文本的处理，并利用LDA建模结果对微博主题进行演化分析。为了体现不同时间片中主题演化的动态性，本文在使用LDA建模之前首先对每个时间片内最优主题数目进行确定，再通过LDA主题抽取结果，追踪不同时间片内主题的变化趋势，实现主题在内容和强度两个方面的演化分析。通过在真实微博语料库上进行实验，结果表明该方法不但可以较好地分析出同一微博主题随时间的强度演化规律，还可以描述主题内容的演化趋势。
- 唐晓波王洪艳
- 关键词：LDA模型
- 基于领域本体和语义相似度的数据挖掘模型被引量：5
- 2011年
- 数据挖掘已成为情报学的研究热点,而传统的数据挖掘过程是在数据仓库的基础上,面向结构化的数据进行分析,这在很大程度上限制了数据挖掘的作用范围和效果。在充分分析数据挖掘和领域本体等相关理论后,提出了一个面向领域本体,应用语义相似度匹配的数据挖掘模型。该模型在理论上解决了用户的目标发现和挖掘对象选择的问题,同时也在数据挖掘算法上引入了本体概念,使得系统能快速识别用户需求,高效的选择相应算法,在很大程度上提高了数据挖掘处理异构、分布式数据的能力。
- 唐晓波罗毅
- 关键词：领域本体语义相似数据挖掘
- 基于词汇同现的多用户兴趣本体构建研究被引量：3
- 2012年
- 用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。
- 唐晓波肖璐
- 关键词：用户兴趣本体构建词汇同现
- 基于心态指标的梯形模糊数多属性群决策方法被引量：1
- 2015年
- 文章针对评价信息以梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出一种基于心态指标的梯形模糊数群决策方法。在各属性权重未知、决策者权重信息不完全的情况下,给出关于梯形模糊数互补判断矩阵的权重确定方法,并依此求解各属性权重信息;然后引入心态指标,将各决策者的梯形模糊数决策矩阵转化为带有心态指标的决策矩阵;利用决策者的不完全信息构建目标规划模型,以获得满足目标函数的决策者权重。最后,将群体风险态度与方案的群体评价值集成后得到各方案的综合排序情况。通过算例分析验证了所提出方法的可行性与有效性。
- 付沙唐晓波宋丹刘超群
- 关键词：梯形模糊数群决策决策矩阵
- 基于Vague集的微博广告投放决策模型研究被引量：2
- 2013年
- 基于Vague集算法,计算微博广告与微博广告主的匹配度,分析广告在不同微博广告主中所产生的影响度,构建了微博广告投放决策模型,帮助企业更有效的应用微博做广告营销。
- 唐晓波金秀云宋承伟
- 关键词：VAGUE集广告广告决策
- 基于旋进原则和支持向量机的文本情感分析研究被引量：11
- 2013年
- 针对主观文本识别、情感分词以及情感分类模型选择等研究方法上存在的效率较低、文本表达维度高等问题,文章提出了一种基于旋进原则和AdaBoost集成技术的回归SVM情感分类模型(AdaBoost+SVM-L),不仅提高了主观文本标注准确率,更通过AdaBoost+SVM-L模型对情感样本的极性和强度进行了判断,实现了文本情感强度阈值的可视化。并通过分组对照实验比较了SVM、NB以及AdaBoost+SVM-L模型的性能指标。
- 唐晓波严承希
- 关键词：文本情感分析支持向量机
- 基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型研究被引量：4
- 2013年
- 为弥补传统竞争对手分析方法无法有效挖掘网络化企业竞争对手信息的缺陷，本文将语义文本挖掘技术引入企业竞争对手分析中，提出了一个基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型。该模型采用规则化主题爬取技术获取结构化信息，利用竞争情报领域本体知识库和语义VSM矩阵实现竞争对手信息语义分析和描述，通过基于语义的文本挖掘技术提取竞争对手深层次语义知识。行以相机市场的两大竞争力企业——佳能、尼康为例进行了实证分析研究，实验结果表明，该模型具有潜在的实际应用价值，可有效提高企业决策水平。
- 唐晓波郭萍
- 关键词：文本挖掘领域本体竞争对手分析
- 基于本体与规则的语义推理研究被引量：5
- 2011年
- 为解决本体相关概念的共享和信息集成，发现本体间的语义关联，提出了本体与规则整合下的语义推理模型ORRM，构建了家庭本体FO。将推理集中在两个不同层次，第一层的推理使用Racer推理机进行描述逻辑的推理，检测本体的冲突。第二层使用本体中表示的概念和属性制定成员规则库，采用基于XML的SWRL呈现规则和Jess推理引擎，增加了本体概念间语义的关联。该模型在本体中引入规则表示，弥补了OWLDL在推理机制上的不足，推导出的新本体在原本体的基础上实现了本体成员间隐含关系的语义推理，完善了本体知识库的内容。在语义Web领域，该模型的应用能够提高本体知识的利用率。
- 唐晓波金钟鸣
- 关键词：领域本体描述逻辑SWRL
