国家自然科学基金(71103138)
- 作品数：15 被引量：111H指数：7
- 相关作者：秦春秀赵捧未祝婷刘成山张庆庆更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学西北工业大学中国人民解放军西安通信学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 自然语言语义分析研究进展被引量：29
- 2014年
- 按照自然语言的构成层次——词语、句子和篇章,分析各层次语义分析的内涵、现有的研究策略、理论依据及存在的主要方法,并对现存的两类主要研究策略进行对比分析。认为词语语义分析是指确定词语意义,衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析就是识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程。当前的自然语言语义分析主要存在两种主要的研究策略:基于知识或语义学规则的语义分析和基于统计学的语义分析。基于统计与规则相融合的语义分析方法是未来自然语言语义分析的主流方法,本体语义学是自然语言语义分析的重要基础。
- 秦春秀祝婷赵捧未张毅
- 关键词：语义分析语料库知识库
- P2P用户兴趣社区形成研究被引量：6
- 2013年
- 基于共同的兴趣和需求,对等网中的节点用户很容易形成虚拟社区。在简要总结已有的P2P社区形成研究工作的基础上,分析P2P社区的形式化定义及结构,描述节点用户兴趣的表示方法,选取对等节点之间的兴趣相关度计算方法,进而借助层次聚类法和K-means聚类法探讨P2P社区的形成过程,以期为进一步研究P2P社区提供参考。
- 赵捧未马琳秦春秀
- 关键词：用户兴趣
- 一种基于对等云的数字图书馆架构被引量：5
- 2013年
- 针对数字图书馆资源分散、基础设施分布不均的问题,文章提出了一种基于云计算的数字图书馆对等架构,分为四层:物理层、网络层、元数据层和应用层,分析了各层的功能,描述了该架构下资源的组织、存储、检索与存取过程,并用仿真实验验证了其可用性。
- 刘成山王洁良秦春秀
- 关键词：数字图书馆对等网云计算
- 基于用户分类的协同过滤个性化推荐方法研究被引量：8
- 2015年
- 【目的】解决随着用户数目剧增而造成的协同过滤算法效率过低的问题。【方法】提出一种基于用户分类的协同过滤方法。该方法引入基于规则的分类方法对庞大的用户群分类,在保证一定的推荐准确度前提下,为用户寻找局部近邻用户,并以局部近邻用户基准完成个性化推荐。【结果】分别通过F1与平均绝对误差两个指标进行用户分类与推荐精度评估,在用户分类准确及推荐精度良好的前提下,用时间复杂度衡量算法效率。实验结果表明,引入用户分类的协同过滤推荐效率明显提高。【局限】牺牲一定程度的推荐精度;仅在Movie Lens公开数据集上进行实验测试,还需在其他数据集上进一步检验。【结论】本文方法可以减少近邻用户识别的计算量,同时提高算法效率。
- 祝婷秦春秀李祖海
- 关键词：个性化推荐协同过滤用户分类
- 基于机器学习的中文微博情感分类研究被引量：4
- 2015年
- 在中文微博数据的文本情感分类任务中使用机器学习方法 ,为研究不同的特征集对情感分类准确率的影响,综合了一元词特征、句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征用于支持向量机分类器中,通过准确率、召回率、F指数比较分析不同特征组合对于分类性能的影响。所提方法用于微博数据中关于药品二甲双胍的评论文本,实验结果表明,一元词特征对文本情感分类的准确率高于其他单类特征,而在与句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征的综合使用得到了最高的分类精度。
- 张庆庆刘西林
- 关键词：情感分类
- 一种改进的移动社交网络SEIR信息传播模型研究被引量：20
- 2016年
- 随着移动互联技术的发展,移动社交网络正改变着人们进行信息交流与共享的模式。其中,微信作为当前最流行的、具有一定代表性的移动社交软件,其众多功能和及时性、社交化的特点,吸引众多用户运用微信进行信息的实时交流和共享。以微信朋友圈为研究对象,分析了微信的信息传播特点与传播机制,在此基础上,引入用户相似度、信息价值和信息时效性等影响因素构建了一种适用于解释微信朋友圈信息传播规律的改进的SEIR信息传播的系统动力学模型,仿真实验表明该改进的信息传播模型能较好解释相关影响因素对微信信息传播的影响。
- 朱海涛赵捧未秦春秀
- 新媒体涉军舆情管理策略研究被引量：1
- 2014年
- 新媒体时代涉军舆情呈现出虚拟性与现实性相互交织、互动性和失衡性同时存在、无序性和难控性不断凸显等显著特点。在分析新媒体涉军舆情管控矛盾的基础上,提出加强教育引导,筑牢思想"防火墙";完善管控机制,打好防范"主动仗";讲究方法策略,形成应对"组合拳"等对策建议。
- 李东杜柯柯张忠强
- 关键词：新媒体管理策略
- 基于语义网络社团划分的中文文本分类研究被引量：7
- 2014年
- 为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响,提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧,构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系,再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题,进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明,本文所提出的中文文本分类算法是可行的,且具有较好的分类效果。
- 尹丽英赵捧未
- 关键词：语义网络词义消歧社团结构文本分类
- 基于对等节点知识地图的P2P主题社区发现被引量：1
- 2015年
- P2P文档共享系统是一种分布式资源共享系统，是Web2．0的典型应用。发现P2P文档共享系统中的主题社区是评估P2P文档共享系统的知识性和社会性的有效途径，也是在P2P文档共享系统中进行商业广告投放和网络舆情监控的基础。针对给定主题的P2P社区发现问题，本文给出了一种P2P主题社区发现方法。该方法首先根据给定的社区主题和相关本体知识，获取主题社区的主题概念树；其次抽取节点用户的知识地图中所含的类别信息及其之间的上下位关系，形成节点知识地图的类别概念树；然后通过衡量对等节点知识地图的类别概念树与社区的主题概念树的内容相似度从而识别社区成员。仿真实验表明了该方法的可行性，并且揭示了该方法的部分特征。
- 秦春秀赵捧未刘成山
- 关键词：知识地图概念树内容相似度
- 基于本体与LDA主题模型的文本资源推荐方法研究被引量：3
- 2015年
- 为了解决基于LDA主题模型的推荐结果总是局限在同一主题范围内从而在一定程度上限制了推荐惊喜度的问题。将本体引入到基于LDA主题模型的文本资源推荐中,通过本体扩展LDA模型的主题得到关联主题,然后考虑关联主题在文本中的分布概率,结合加权后的关联主题给予用户最终的推荐。实验结果表明,引入本体后,基于LDA主题模型的推荐惊喜度有了明显的提高。
- 祝婷秦春秀马晓悦李祖海
- 关键词：本体语义相关度
