互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息的一個(gè)主要渠道,社交網(wǎng)絡(luò)中的話題可以在互聯(lián)網(wǎng)上瞬間傳播,由于這些話題涉及一系列的概念、要素等特征,并且話題之間也具有復(fù)雜的聯(lián)系,需要構(gòu)建高效合理的話題模型,以實(shí)現(xiàn)話題的建模、存儲(chǔ)和管理,并為分析與預(yù)警應(yīng)用提供支撐。知識(shí)圖譜是具有語(yǔ)義處理能力的知識(shí)庫(kù),在知識(shí)提取、知識(shí)融合以及知識(shí)推理領(lǐng)域備受關(guān)注。首先以微軟概念圖譜為研究對(duì)象,將其看作復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),采用相關(guān)理論進(jìn)行分析。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的一種抽象描述和分析工具,可以探明微軟概念圖譜的固有特征,深刻理解其本質(zhì)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論側(cè)重于研究復(fù)雜系統(tǒng)各因子的相互作用或關(guān)系,文中主要用以分析微軟概念圖譜最大連通子網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)度分布、網(wǎng)絡(luò)平均最短距離、聚類(lèi)系數(shù)和度相關(guān)性等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性。隨后將概念圖譜引入短文本二分類(lèi)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了一種基于概念圖譜的短文本語(yǔ)義擴(kuò)展表示方法,首先,計(jì)算文本特征詞與概念圖譜中各概念的關(guān)聯(lián)度,選取關(guān)聯(lián)度高的概念構(gòu)成當(dāng)前文本的概念詞典。然后,將概念詞典加入特征詞集合得到短文本的語(yǔ)義擴(kuò)展表示。對(duì)來(lái)自Twitter的短文本進(jìn)行了擴(kuò)展前與擴(kuò)展后的分類(lèi)實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示,概念化語(yǔ)義擴(kuò)展表示可以提高短文本的分類(lèi)效果,以... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

概念圖譜最大連通子網(wǎng)度分布

第 2 章 概念圖譜分析表 2-7 部分度值與聚類(lèi)系數(shù)度值 聚類(lèi)系數(shù) 節(jié)點(diǎn) 度值 364 343 3.22E-5 assume 2 204 130 6.04E-5 mercedes benz cars 2 202 331 7.96E-5 audi cars 2 174 283 8.20E-5 4d sedan 2 159 164 1.34E-4 brown bread product 2 … … … …

圖 2-7 4 個(gè)端點(diǎn)的度值分布圖 2-8 4 個(gè)階段的度值分布圖 2-7 和圖 2-8 中可看出，如果度值超過(guò) 1 000 算作高度值節(jié)點(diǎn)，則所有的高度節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)均在極小范圍(0,0 16 )內(nèi)，若度值超過(guò) 100 即算作高度節(jié)點(diǎn)，則高度節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)大多處在范圍(0,0 3 )內(nèi)。而在端點(diǎn)處，基本 99.2%的節(jié)點(diǎn)其度值在 10 以?xún)?nèi)。由此可知，低度值節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)大，而高度值節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)普遍偏小。(4) 度相關(guān)性反應(yīng)了節(jié)點(diǎn)與鄰接節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，由節(jié)點(diǎn)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)的平均度值與節(jié)點(diǎn)自身度值的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行度量：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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