| 基于改进LDA的社会化标签主题识别方法 |
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| 引用本文： | 邰悦,葛斌,李慧宗. 基于改进LDA的社会化标签主题识别方法[J]. 安徽理工大学学报(自然科学版), 2021, 41(5): 55-63. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1098.2021.05.009 |
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| 作者姓名： | 邰悦 葛斌 李慧宗 |
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| 作者单位： | 安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001;南阳师范学院计算机科学与技术学院,河南南阳473061 |
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| 摘 要： | 针对社会化标签中资源之间存在独立同分布特性,并且其对应的标签资源作为资源内容的特殊语义内容,提出一种联合特征词加权-LDA(Joint Feature Word Weighting-LDA)在资源内容和标签下联合主题识别方法,从而解决资源存在的独立同分布特性以及特征词采样等问题.首先建立评论及对应标签资源在信息熵相似度...
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| 关 键 词： | 社会化标签 信息熵相似度 独立同分布 加权方法 潜在狄利克雷分布(LDA) |
The Topic Recognition Method of Socialized Tags Based on Improved LDA |
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| TAI Yue,GE Bin,LI Huizong. The Topic Recognition Method of Socialized Tags Based on Improved LDA[J]. Journal of Anhui University of Science and Technology:Natural Science, 2021, 41(5): 55-63. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1098.2021.05.009 |
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| Authors: | TAI Yue GE Bin LI Huizong |
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| Abstract: | |
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