狄利克雷

作品数：251被引量：527H指数：12
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基于主题情感联合分析的游客画像研究被引量：1
《计算机工程》2022年第6期278-287,294,共11页李琴 李少波 胡杰 
贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]337);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2021]141);贵州财经大学引进人才科研启动项目(2021YJ003)。
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主...
关键词：游客画像 变分自编码器 主题情感联合分析 意见挖掘 隐含狄利克雷分布模型 
基于DMA与特征划分的多源文本主题模型被引量：2
《计算机工程》2021年第7期59-66,共8页许伟佳 秦永彬 黄瑞章 陈艳平 
国家自然科学基金联合基金重点项目(U1836205);国家自然科学基金重大研究计划项目(91746116);贵州省科技厅重大专项(黔科合重大专项字2017-3002号);贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础2020-1Z055号)。
针对传统主题模型在挖掘多源文本数据集信息时存在主题发现效果不佳的问题,设计一种基于狄利克雷多项式分配(DMA)与特征划分的多源文本主题模型。以DMA模型为基础,放宽对预先输入的主题数量的限制,为每个数据源分配专有的主题分布参数,...
关键词：多源文本主题模型 文本聚类 狄利克雷多项分配 特征划分 GIBBS采样 
基于狄利克雷问题的路网控制子区动态划分被引量：2
《计算机工程》2020年第12期21-26,35,共7页张曼 闫飞 阎高伟 李浦 
国家自然科学基金(61703300);中国博士后科学基金面上项目(2019M651082);山西省应用基础研究项目(201801D221191);山西省研究生教育创新计划(2019SY157)。
传统静态的路网控制子区划分算法难以适应复杂路网中交通流动态变化的特性。为此,基于狄利克雷问题提出一种动态划分算法。根据密度峰值理论重新定义局部密度概念,用以识别控制子区的稳定块。在此基础上,将狄利克雷问题求解模型融入动...
关键词：城市交通 控制子区 密度峰值 狄利克雷问题 动态划分 
一种融合标签语义的微博热点话题挖掘方法被引量：3
《计算机工程》2019年第10期283-287,共5页周福星 陈秀真 马进 李生红 
国家自然科学基金(61562004,61431008);国家重点研发计划“网络空间安全”(2016YFB0801003)
由于微博文本的长度较短,直接使用隐狄利克雷分布(LDA)模型会导致特征向量高维稀疏。为此,提出一种融合标签语义的热点话题挖掘方法。利用公共块算法计算微博标签的相似度,合并标签相似度较高的微博文本。采用LDA模型对合并后的文本建模...
关键词：微博文本 隐狄利克雷分布模型 标签语义 公共块 K-MEANS聚类 
一种基于标签的改进主题演化模型
《计算机工程》2019年第4期205-210,216,共7页姚立 张曦煌 
江苏省产学研合作项目(BY2015019-30)
传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析...
关键词：标签 主题演化模型 隐狄利克雷分配 词频-反重力距算法 吉布斯采样 
基于LDA模型的多角度个性化微博推荐算法被引量：11
《计算机工程》2017年第4期177-182,共6页孙玉洁 秦永彬 
国家自然科学基金(61262006;61540050);贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001);贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2014]7636号)
通过基于概率的主题挖掘模型隐含狄利克雷分布(LDA)挖掘用户兴趣主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法。为进一步改善用户体验,推荐其感兴趣且质量好、新鲜度高的微博,提出一种新的多角度个性化微博推荐算法。通过微博发布时间、转...
关键词：微博 个性化推荐 隐含狄利克雷分布模型 推荐算法 评分预测 Top-N推荐 
用户自适应的社会标签推荐模型被引量：1
《计算机工程》2014年第7期165-169,共5页卢露 赵靖 魏登月 
国家自然科学基金资助项目"用户自适应的社会标签生成和优化模型研究"(61272277);安徽省教育厅优秀青年基金资助重点项目"Web挖掘中的群智能算法应用研究"(2011SQRL117ZD)
针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题,提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响,反映用户真实的标注过程,能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题...
关键词：社会标注 标签 隐含主题模型 狄利克雷分配模型 用户·内容联合标注模型 GIBBS抽样 
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