基于贝叶斯理论的社会化标注主题聚类模型研究

发布时间：2017-05-19 08:06

  本文关键词：基于贝叶斯理论的社会化标注主题聚类模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着Web2.0技术不断发展和完善,社会化标注系统随之而产生。社会化标注秉承了web2.0所提出的用户自由性和主动性的特征。在社会化标注环境下,用户可以根据自己对相关信息资源的理解添加合适的标签,同时用户可以参考其他人使用过的标签进行标注。这种标注机制的实现,使得信息用户可以根据自己对资源的需求来对其进行选择,并根据自己对资源认识来对其进行组织,体现社会化标注系统的主动性和个性化的特点。 由于社会化标注本身是一种自下而上的标注,这就使得这种“合适”的标签并没有统一规则予以约束,明明用少数几个词组就可以明确的描述出资源,但由于用户的知识背景以及理解程度的差异,往往对信息资源进行标注时生成的标签出现歧义、同义、同形多义等现象。同时,以往很少被标注过的网络资源往往被当前浏览信息的用户所忽略,这样会导致大量具有重大价值的网络资源被忽略掉,这些现象都会给新进入的用户搜索和获取信息资源带来了极大的困扰。 针对以上这些问题,本文利用贝叶斯理论并结合相关主题聚类算法对社会化标注环境中的信息资源主题进行有效地挖掘,将大量用户对特定资源进行标注所产生的标签集进行一定的清除和归类,最终在特定资源下得出只含有少数具有代表性的标签集合。本文的主要贡献有如下几个方面: (1)根据社会化标注所存在的一词多义、同义词等现象将文本挖掘理论中的隐含语义挖掘理论应用到社会化标注上来,通过构建资源-标签矩阵来挖掘两者间的语义空间,有效解决了用户标注过程中的词义混乱现象; (2)利用三层贝叶斯网络,构建基于隐狄利克雷的主题分配,并在此基础上挖掘潜在的主题并对其进行有效地分类汇总; (3)结合贝叶斯理论的先验知识及样本空间,并提出主题空间分类,对资源的属性识别进行进一步细化,使前两方面的工作得到进一步改善。 以上研究不但丰富了信息组织和检索的相关理论,而且为信息主题及用户偏好的识别提供了有效的途径。
【关键词】：社会化标注 主题聚类 隐含语义 层级贝叶斯
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：C93
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• CONTENTS10-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究的背景与意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 社会化标注相关研究14-17
• 1.2.2 Web 文本主题聚类相关研究17
• 1.3 研究内容、技术路线及组织结构17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 技术路线18-20
• 1.3.3 论文的组织结构20
• 1.4 创新点20-22
• 第2章 社会化标注系统及相关贝叶斯隐含语义理论22-32
• 2.1 社会化标注概述22-29
• 2.1.1 社会化标注概念22-24
• 2.1.2 社会化标注的要素24-27
• 2.1.3 社会化标注的特性27-29
• 2.2 贝叶斯隐含语义的相关理论29-31
• 2.2.1 隐含语义分析相关理论29
• 2.2.2 概率潜在语义分析相关理论29-30
• 2.2.3 动态贝叶斯的相关理论30-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第3章 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类32-44
• 3.1 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类34-39
• 3.1.1 构造“资源-标签”矩阵37
• 3.1.2 计算潜在语义空间37-38
• 3.1.3 应用EM 迭代算法38-39
• 3.2 模型应用及实验分析39-43
• 3.2.1 实验数据获取与处理39
• 3.2.2 实验结果39-43
• 3.2.3 结果分析43
• 3.3 本章小结43-44
• 第4章 基于动态贝叶斯模型的标注主题聚类44-57
• 4.1 基于隐狄利克雷分配算法的标注主题聚类47-52
• 4.1.1 模型参数定义47-48
• 4.1.2 模型介绍48-50
• 4.1.3 参数估计50-52
• 4.2 模型应用及实验分析52-56
• 4.2.1 实验数据获取与处理52
• 4.2.2 主题数目确定52-53
• 4.2.3 实验结果分析53-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第5章 基于贝叶斯层级模型的标注主题聚类57-71
• 5.1 贝叶斯层次结构的相关理论57-59
• 5.2 基于贝叶斯层次理论的标注主题聚类模型59-64
• 5.2.1 核心思路59-62
• 5.2.2 贝叶斯后验推断62-63
• 5.2.3 Gibbs 抽样63-64
• 5.3 实验分析及三种算法的比较64-70
• 5.3.1 数据准备与处理过程64-66
• 5.3.2 性能评价指标66-67
• 5.3.3 三种算法实验结果对比分析67-70
• 5.4 本章小结70-71
• 总结与展望71-73
• 1 论文结论71-72
• 2 研究展望72-73
• 参考文献73-79
• 附录1 网络数据获取截图79-80
• 附录2 三部分图分析数据源及中间处理结果80-85
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文与参加的科研项目85-86
• 1 发表的学术论文85
• 2 参与的科研项目85-86
• 致谢86-87
• 大摘要87-92

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 石倩;基于PLSA的无参考图像质量评价[D];大连海事大学;2012年

  本文关键词：基于贝叶斯理论的社会化标注主题聚类模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：378118