網(wǎng)絡(luò)信息資源的重組與應(yīng)用：社會(huì)化標(biāo)注環(huán)境下的標(biāo)簽聚類方法

定　價(jià)：￥68.00

作　者：	李慧宗著
出版社：	化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787122376428	出版時(shí)間：	2020-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	107	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以網(wǎng)絡(luò)信息資源管理的重要工具：社會(huì)化標(biāo)簽系統(tǒng)為研究對(duì)象，在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀全面評(píng)述的基礎(chǔ)上，從原始的標(biāo)注信息入手，逐步融合社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中蘊(yùn)含的其它有用信息，研究并提出了：（1）基于共同共現(xiàn)群體相似度的標(biāo)簽譜聚類方法；（2）基于LDA （Latent Dirichlet Allocation）模型的標(biāo)簽綜合聚類方法；（3）融合內(nèi)容與鏈接分析的標(biāo)簽聚類方法等；系統(tǒng)地解決了社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中存在的稀疏、歧義、語(yǔ)義模等問(wèn)題，完善了標(biāo)簽聚類的方法體系。研究成果不僅為標(biāo)簽聚類知識(shí)的獲取提供了有效的手段，也為網(wǎng)絡(luò)信息資源的重組與應(yīng)用提供良好的基礎(chǔ)。本書(shū)可供科研單位、互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)企業(yè)、高校及其他相關(guān)部門(mén)參考使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《網(wǎng)絡(luò)信息資源的重組與應(yīng)用：社會(huì)化標(biāo)注環(huán)境下的標(biāo)簽聚類方法》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論1
1.1研究背景及意義1
1.2標(biāo)簽聚類方法中存在的問(wèn)題分析3
1.3主要內(nèi)容與本書(shū)的組織結(jié)構(gòu)5
1.3.1主要內(nèi)容5
1.3.2本書(shū)組織結(jié)構(gòu)6
1.4本章小結(jié)8

第2章社會(huì)化標(biāo)注及相關(guān)研究綜述9
2.1社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)及其模型9
2.2社會(huì)化標(biāo)注的相關(guān)研究綜述11
2.2.1用戶的標(biāo)注動(dòng)機(jī)與標(biāo)簽的分類12
2.2.2社會(huì)化標(biāo)注的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律13
2.2.3標(biāo)簽的語(yǔ)義識(shí)別14
2.2.4標(biāo)簽的推薦15
2.2.5標(biāo)簽的可視化16
2.2.6標(biāo)簽在信息檢索中的應(yīng)用17
2.2.7標(biāo)簽聚類對(duì)相關(guān)研究的作用18
2.3本章小結(jié)18

第3章基于相似度的社會(huì)化標(biāo)簽聚類方法研究19
3.1引言19
3.2相關(guān)工作20
3.3傳統(tǒng)的標(biāo)簽相似度測(cè)量方法21
3.3.1基于向量空間模型的方法21
3.3.2基于共現(xiàn)的方法25
3.3.3傳統(tǒng)標(biāo)簽相似度測(cè)量方法的分析與總結(jié)26
3.4經(jīng)典的聚類算法26
3.4.1K-means算法26
3.4.2凝聚式層次聚類算法27
3.4.3經(jīng)典聚類算法的分析與比較27
3.5基于共同共現(xiàn)群體相似度的標(biāo)簽譜聚類方法27
3.5.1標(biāo)簽的共現(xiàn)關(guān)系分析28
3.5.2標(biāo)簽的共同共現(xiàn)群體相似度29
3.5.3譜聚類算法32
3.5.4標(biāo)簽共現(xiàn)譜聚類算法33
3.6實(shí)驗(yàn)與分析34
3.6.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集34
3.6.2評(píng)價(jià)指標(biāo)35
3.6.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析36
3.7本章小結(jié)47

第4章基于主題模型的社會(huì)化標(biāo)簽聚類方法研究48
4.1引言48
4.2相關(guān)工作49
4.2.1LDA主題模型49
4.2.2LDA吉布斯采樣(Gibbs Sampling)公式的推導(dǎo)50
4.2.3LDA在社會(huì)化標(biāo)注中的應(yīng)用53
4.3基于LDA的標(biāo)簽綜合聚類方法54
4.3.1三元標(biāo)注關(guān)系中標(biāo)簽的語(yǔ)義分析54
4.3.2基于LDA的標(biāo)簽綜合聚類方法的建模55
4.3.3聚類步驟58
4.4實(shí)驗(yàn)與分析59
4.4.1LDA主題模型的評(píng)價(jià)59
4.4.2基于LDA的標(biāo)簽綜合聚類結(jié)果的評(píng)價(jià)60
4.5本章小結(jié)70

第5章融合內(nèi)容與鏈接分析的社會(huì)化標(biāo)簽聚類方法研究71
5.1引言71
5.2相關(guān)工作72
5.2.1對(duì)社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中用戶社會(huì)關(guān)系的利用72
5.2.2對(duì)社會(huì)化標(biāo)注系統(tǒng)中資源內(nèi)容和資源引用關(guān)系的利用73
5.3融合用戶社會(huì)關(guān)系的標(biāo)簽LDA模型及其標(biāo)簽聚類方法74
5.3.1用戶社會(huì)關(guān)系建模及其鏈接分析74
5.3.2融合社會(huì)關(guān)系的用戶加權(quán)標(biāo)簽LDA模型77
5.3.3實(shí)驗(yàn)與分析78
5.4融合引用關(guān)系的資源內(nèi)容與標(biāo)簽的聯(lián)合LDA模型及其標(biāo)簽聚類方法82
5.4.1資源引用關(guān)系建模及其鏈接分析83
5.4.2資源內(nèi)容的表示84
5.4.3基于資源加權(quán)的詞與標(biāo)簽的聯(lián)合LDA模型84
5.4.4實(shí)驗(yàn)與分析87
5.5融合內(nèi)容與關(guān)系的標(biāo)簽綜合LDA模型及其聚類方法91
5.5.1融合內(nèi)容與關(guān)系的標(biāo)簽綜合LDA聚類方法91
5.5.2實(shí)驗(yàn)與分析93
5.6本章小結(jié)96

附錄主要符號(hào)說(shuō)明97

參考文獻(xiàn)98

后記105