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網(wǎng)絡(luò)話(huà)題的檢測(cè)與表示研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-07 07:45
【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交平臺(tái)的迅猛發(fā)展,人們獲取信息的方式越來(lái)越便捷,自我表達(dá)的手段也越來(lái)越多。正是由于這種用戶(hù)產(chǎn)生式的信息傳播方式,使得網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)量激增,導(dǎo)致用戶(hù)難以快速獲取自身感興趣的內(nèi)容。因此,建立準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)模型,尋找有效的網(wǎng)絡(luò)話(huà)題表示方法成為了幫助用戶(hù)從海量數(shù)據(jù)中獲取熱門(mén)信息的有效途徑。本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題進(jìn)行了三個(gè)方面的研究:網(wǎng)絡(luò)話(huà)題的檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)話(huà)題的表示以及一種網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)的后處理優(yōu)化方法。首先,本文提出了一種網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)算法。在網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)的過(guò)程中,本文發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題內(nèi)部相似度能夠反映話(huà)題內(nèi)網(wǎng)頁(yè)之間的關(guān)系,從而構(gòu)造了具有稀疏約束的網(wǎng)絡(luò)話(huà)題內(nèi)部相似度。隨后,基于泊松反卷積算法對(duì)原始混合相似度進(jìn)行擬合重構(gòu),進(jìn)而降低了話(huà)題中錯(cuò)誤檢測(cè)網(wǎng)頁(yè)所帶來(lái)的不良影響,得到每個(gè)候選話(huà)題的重要程度。通過(guò)對(duì)候選話(huà)題重要程度的排序,完成網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)任務(wù)。其次,本文提出一種網(wǎng)絡(luò)話(huà)題表示方法。為了解決使用不連續(xù)的關(guān)鍵詞在進(jìn)行話(huà)題描述時(shí)帶來(lái)的歧義,同時(shí)多角度且全面地給用戶(hù)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題的內(nèi)容,本文提出原型網(wǎng)頁(yè)表示法。根據(jù)原型應(yīng)具有代表性和多樣性,本文建立了原型網(wǎng)頁(yè)學(xué)習(xí)算法模型。通過(guò)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題內(nèi)網(wǎng)頁(yè)之間不同的關(guān)系,模型能夠從中學(xué)習(xí)得到具有代表性和多樣性的原型網(wǎng)頁(yè)集合。用戶(hù)通過(guò)直接瀏覽原型網(wǎng)頁(yè)集合,達(dá)到快速、準(zhǔn)確且全面地了解熱門(mén)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題的目的。最后,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)中存在的不足,本文提出一種后處理優(yōu)化方法。我們發(fā)現(xiàn)在候選話(huà)題的排序中,存在大量不準(zhǔn)確或無(wú)意義的話(huà)題。如果合理的處理這些話(huà)題,則自然能夠提升網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)性能。本文通過(guò)對(duì)排序后的候選話(huà)題進(jìn)行吸收、移除、重組和重排序的一系列操作,有效地去除了無(wú)意義的候選話(huà)題,提高了網(wǎng)絡(luò)話(huà)題檢測(cè)的性能。并在兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的多種算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了該后處理方法的有效性和魯棒性。
【學(xué)位授予單位】:北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.1;TP393.092

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本文編號(hào):2617643

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