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基于社会化标签网络的细粒度用户兴趣建模 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前由社会化标签抽取用户兴趣模型过程中存在的问题,在借鉴社会网络分析的基础上,提出构建网站层次和用户层次的社会化标签网络对用户产生的社会化标签进行序化,进而分别得到反映主题领域的社会化标签使用文档和用户标签网络,通过两者相似度的计算形成细粒度用户兴趣模型。实验结果能够验证该模型的科学性。 相似文献
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[目的/意义]突发事件情境下,及时有效地回应舆论关切成为舆情管理中的重要议题,梳理总结突发事件舆情观点研究现状与发展趋势有助于该领域研究开展与实践指导。[研究设计/方法]采集国内外有关突发事件舆情观点的科学文献,从信息分析过程角度出发,分为舆情观点识别、舆情观点组织和舆情观点分析三个方面进行综述。[结论/发现]随着知识图谱等技术优化与应用的不断推进,舆情观点研究可从识别细粒化、组织结构化、分析系统化等方面加以深化,在构建层次化舆情观点信息组织架构及图谱原型的基础上,建立系统化舆情观点多维演化分析框架与应用范式。[创新/价值]从信息分析过程的角度对突发事件舆情观点研究进行总结评述,为突发事件情境下舆情观点与知识图谱的深入融合应用提供参考。 相似文献
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互联网知识传播网络结构计量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先梳理分析了网络结构计量的相关学科理论:图论、复杂网络、社会网络、信息计量,认为图论等相关数学知识是研究网络结构计量的基础.然后,将不同学科的研究还原到最原始的图,按照"点→边→子图→图"的分析思路建立了包含个体级、局部级、全局级三层指标的网络结构计量框架,进而结合互联网知识传播的特点构建了互联网知识传播网络结构计量指标体系.最后,借助于UCINET社会网络分析软件,针对小木虫论坛数据进行了互联网知识传播网络结构计量实证分析,提炼总结了现实互联网知识传播可能表现出的一些规律、现象以及存在的相关问题. 相似文献
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一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点,不同的推荐算法对标签进行了不同的处理.用户使用的标签之间存在着某种内在联系,由此可构建用户标签网络.根据这一启示,本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法.首先,将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形,利用社会网络分析方法计算标签权重,并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型,最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度,进而实现个性化推荐.实验表明,本方法能较为准确地揭示用户的兴趣,产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高. 相似文献
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[目的/意义]构建情报学领域核心作者研究兴趣相似性网络,研究该网络的社群结构与社群隶属问题。[方法/过程]在CSSCI数据库以中图分类号为检索条件,下载该学科1998-2015年所有的论文数据,通过普莱斯定律识别核心作者。将作者研究兴趣用词袋模型表示,并计算作者间研究兴趣的余弦相似性,进而构建核心作者研究兴趣相似性网络。在此基础上进行社群划分并识别各社群研究主题,计算作者对各社群的隶属度与模糊熵。[结果/结论]研究发现,当前我国情报学研究可分为信息组织与检索、文献计量与科学评价、竞争情报与知识管理、情报学学科整体研究4个领域,大部分作者研究并不局限于单个领域,竞争情报和文献计量领域界限明显,较少有作者将彼此作为次要隶属社群。 相似文献
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为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。 相似文献
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