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在Web2.0的环境下,随着信息的指数级增长,信息组织面临着巨大挑战。本文结合豆瓣网这一典型的Web2.0网站,简要介绍了豆瓣网的信息组织模式,剖析了豆瓣网在类目体系、标签规范等方面存在的缺陷,并提出了相关的优化策略。 相似文献
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中国网络广告的发展潜力探讨 总被引：3，自引：0，他引：3
随着信息全球化的到来，网络媒体成为了一种全新的广告传播工具，给传统广告业带来巨大的冲击，网络广告应运而生，并成为当今最热门的广告形式。本文从我国网络广告的广告受众、广告定向、广告监测、广告形式等几个方面对我国网络广告的发展进行分析，并对我国网络广告的发展趋势进行了预测。随着我国企业及网民对网络广告的接受程度的增高，网络广告将为我国广告业带来一片崭新的天地。 相似文献
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[目的/意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法/过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果/结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。 相似文献
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网络环境下用户信息获取障碍研究 总被引：2，自引：0，他引：2
知识经济时代,信息呈指数级增长,而用户却倍感信息的匮乏.针对这一矛盾,从用户、网络信息资源、网络检索工具和网络信息服务环境等四大方面,对在网络环境下用户获取信息的障碍进行了较为全面地分析,并提出了相应的解决措施. 相似文献
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关联规则挖掘在网络信息检索中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前网络信息检索效率不高的问题,提出了一种基于关联库的查询扩展方法。此方法通过将文档用向量空间模型表示,然后,抽取文档中的特征语词/概念,再利用关联规则挖掘技术揭示文档中语词/概念之间的相关性和层次关系,从而构建关联库。通过关联库对用户的查询需求进行扩展以达到提高查全率和查准率的目的。 相似文献
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运用关联规则挖掘标签间的相互关系,并结合典型的划分聚类算法k-means进行Tag资源自动聚类,从而实现对Tag资源重新组织,为用户提供更好地标签导航和浏览机制。并利用豆瓣网上的实例数据验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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【目的/意义】研究从用户节点和网络全局两个视角出发,基于用户相似度与信任度对虚拟学术社区中学者
进行推荐,提高学者推荐的质量。【方法/过程】首先,利用 LDA 主题模型挖掘学者发表的博文主题,计算博文相似
度;通过学者共同好友比例计算好友相似度;然后将博文相似度和好友相似度融合计算用户相似度;最后,融合用
户相似度和信任度进行学者推荐。【结果/结论】提出虚拟学术社区中基于用户相似度与信任度的学者推荐方法,综
合利用用户节点和网络全局信息,为虚拟学术社区用户进行学者推荐。【创新/局限】从用户节点和网络全局两个角
度进行学者信息融合,有效提高了虚拟学术社区中学者推荐的质量。局限在于本文主要考虑的是学者在网络全局
中的信任度,用户节点间的交互信任关系还有待进一步研究。 相似文献
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[目的/意义] 从关键词语义类型和学术文献老化两个维度出发挖掘学术论文价值,为学者推荐符合其研究需求并在时间维度上具有较大参考意义的学术论文。[方法/过程] 首先,将学术论文关键词按语义类型进行划分|随后,基于共现关系计算同类型关键词间相似度,基于关键词相似度得到论文在语义类型上的相似度|然后,借用文献老化思想,计算不同类型论文的时间价值|最后,结合论文在语义类型上的相似度及时间价值,生成论文推荐列表从而进行推荐工作。[结果/结论] 实证结果表明,使用该方法推荐的论文,一方面与学者研究方向相符|另一方面在时间维度上也具有较大价值,推荐的论文质量较高。 相似文献
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【目的/意义】为在线医疗问诊平台中的医生自动生成高质量标签,更好地服务于对医生资源的分类、检索和管理。【方法/过程】基于在线问诊文本信息,提出了结合时间周期特征与文本主题特征的医生标签自动生成算法。首先根据医生相关文本信息提取关键词生成候选标签,然后从患者问题文本和医生回答文本两个方面进行LDA主题模型训练,按时间周期挖掘出问题文本和回答文本的主题特征,对候选标签进行质量控制;最后经标签加权混合后得到最终的医生标签。【结果/结论】实验结果表明,该标签自动生成算法能够反映出医生标签生成的动态性,能够准确生成符合医生专业知识特征的高质量标签,具有较好的标签生成效果。 相似文献