时态主题模型方法及应用研究综述

发布时间：2018-04-13 19:33

  本文选题：时态 + 主题模型　； 参考：《计算机科学》2017年02期

【摘要】：互联网技术的飞速发展使得数据的规模达到了空前的水平,人们从海量数据中获取有价值的信息变得越来越困难。主题模型是近年来计算机领域出现的一种新的概率模型,在自然语言处理、文本挖掘以及信息检索等领域都有很广泛的应用。基于主题模型的主题追踪技术和时态分析技术可以帮助人们从海量数据中快速找到感兴趣的内容,时态主题模型逐渐成为计算机科学领域的一个研究热点。首先,介绍主题模型以及时态主题模型的基本概念;然后,对各种时态主题模型进行分类,介绍了几种具有代表性的时态主题模型,分析比较了各种主题模型的优缺点;接着,分析了时态主题模型在社交媒体、学术文献和数据社区中的应用;最后,对时态主题模型未来的发展趋势进行了探讨。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology, the scale of data has reached an unprecedented level, and it is becoming more and more difficult for people to obtain valuable information from massive data.Topic model is a new probability model in the field of computer in recent years. It is widely used in natural language processing, text mining and information retrieval.Topic tracking technology and temporal analysis technology based on topic model can help people quickly find interesting content from massive data. Temporal topic model has gradually become a research hotspot in the field of computer science.Firstly, it introduces the basic concepts of topic model and temporal theme model, then classifies various temporal theme models, introduces several representative temporal theme models, analyzes and compares the advantages and disadvantages of various thematic models.The application of temporal thematic model in social media, academic literature and data community is analyzed. Finally, the development trend of temporal thematic model in the future is discussed.
【作者单位】： 大连海事大学信息科学技术学院;
【分类号】：TP391.1

【相似文献】

相关会议论文 前6条

1 吴晨;宋丹;薛德军;师庆辉;;科技主题识别及表示[A];第五届全国信息检索学术会议论文集[C];2009年

2 熊方;王晓宇;郑骏;周傲英;;ITED:一种基于链接的主题提取和主题发现系统[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2002年

3 王玉婷;杜亚军;涂腾涛;;基于Web链接的主题爬行虫初始URL的研究[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集（上）[C];2008年

4 冯少卿;都云程;施水才;;基于模板的网页主题信息抽取[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

5 王琦;唐世渭;杨冬青;王腾蛟;;基于DOM的网页主题信息自动提取[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2004年

6 刁宇峰;王昊;林鸿飞;杨亮;;博客中重复评论发现[A];中国计算语言学研究前沿进展（2009-2011）[C];2011年

相关博士学位论文 前4条

1 杨肖;基于主题的互联网信息抓取研究[D];浙江大学;2014年

2 赵一鸣;基于多维尺度分析的潜在主题可视化研究[D];华中师范大学;2013年

3 吴永辉;面向专业领域的网络信息采集及主题检测技术研究与应用[D];哈尔滨工业大学;2010年

4 薛利;面向证券应用的WEB主题观点挖掘若干关键问题研究[D];复旦大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 解琰;主题优化过滤方法研究与应用[D];大连海事大学;2015年

2 杨春艳;基于语义和引用加权的文献主题提取研究[D];浙江大学;2015年

3 卢洋;基于主题模型的混合推荐算法研究[D];电子科技大学;2014年

4 黄志;基于维基歧义页的搜索结果聚类方法研究[D];北京理工大学;2015年

5 王亮;基于主题模型的文本挖掘的研究[D];大连理工大学;2015年

6 任昱凤;基于Hadoop的分布式主题爬虫及其实现[D];陕西师范大学;2015年

7 韩琳;基于贝叶斯主题爬虫的研究与实现[D];北京工业大学;2015年

8 黎楠;面向专利的主题挖掘技术研究及应用[D];北京工业大学;2015年

9 刘学江;超大规模社交网络中基于结构与主题的社团挖掘[D];电子科技大学;2015年

10 黄文强;安卓技术信息的主题爬虫技术研究与实现[D];东南大学;2015年

，

本文编号：1745895