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为了探究西方社交媒体对中美贸易战的态度及关注焦点，本文爬取了贸易战期间Twitter上相关的热门英文推文，对其进行了情感倾向分析和......
自然语言处理（NLP）是计算机科学中一项充满挑战性的研究,广泛应用于文本挖掘领域。通过对人类语言处理过程,它能使计算机理解文本文......
当今的互联网时代,信息技术在快速迭代,推荐系统致力于帮助人们解决信息过载等问题,提高信息处理的效率的同时,也存在一些既定的问......
本文针对在线评论社区自媒体影响力增加,带来的众包活动恶意影响舆论与竞争对手口碑的场景,提出了一种端到端的中文评论自动化众包......
科学文献是科研人员通过实验对自然科学现象进行充分观察或研究后,对成果与结论的书面表达。海量科学文献的发表使科学的结构不断......
随着在线社交网络的日益普及与流行,越来越多的用户通过社交网络平台发布信息、分享生活状态及搜索自己感兴趣的话题。在线社交网......
短文本数据在移动互联网时代出现井喷式爆发,但由于其存在的特征稀疏、多歧义等特点,目前针对短文本的分类算法存在着准确率低、易......
[目的 /意义]探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势.[方法/过程]提出一种融合词向量语义增强和DTM模......
本文将基于临时子文档框架的隐式分配（LDA）分割与传统聚类方法（如基于分段的聚类）进行比较,以实现有效的文档聚类。文档聚类被用于主题......
随着互联网的高速发展,网络中的信息量呈爆炸式增长,互联网已经成为人们获取信息的最主要渠道之一。作为信息检索过程中不可缺少的......
如今,用户交互式问答社区已成为网上信息获取和知识分享的重要媒介。诸如Yahoo! Answers、百度知道等问答社区网站每天发布有数以......
随着互联网的发展,网络上的数据日益增长,其中带有地理信息的互联网数据越来越多,传统的主题建模算法只能利用文档的单词信息,丢弃......
网络的发展带来了前所未有的技术革新,而作为一种社交媒体,网络论坛正在成为人们日常交流的重要工具。在网络论坛中,用户通过自己......
当下，我们生活在一个信息爆炸式增长的时代。为了缓解人们面临的“信息过载”问题，推荐技术应运而生。推荐技术旨在利用用户的兴趣信......
随着社交网络的迅速扩张,旨在为社交网络用户提供信息推荐的社会化推荐系统逐渐得到研究和发展。在实际应用中,社交网络用户对信息......
随着Web应用的蓬勃发展,现实世界中存在大量的对象,它们相互之间存在各种各样的交互关系,形成一个庞大的、相互联系的复杂网络,我......
摘 要：教育数据的海量爆发和流通、大数据技术的逐步完善，促使教育数据的应用从零星走向整体、从人工迈向智能。对教育数据进行有效......
为了躲过学术不端检测,剽窃者们通常都不整段的复制粘贴,而是通过较智能的替换词语、调整语序、调整篇章结构等行为来进行剽窃或者......
App商店的存在为App产品的开发提供了快速增长且规模巨大的数据资源,如何依据开发者需求智能化地挖掘并使用其中信息是目前的热点......
本文基于新闻具有生命周期较短、访问记录稀疏、文本表示复杂的特点,构造了一个基于主题建模和分层隐变量模型的新闻推荐系统。此......
现有主题建模方法难以对复杂的文本信息进行有效的表示和利用,导致无法提取深层次的语义信息。特别是短文本数据由于存在特征稀疏......
随着移动互联网的快速发展,尤其是如社交媒体,即时通讯等平台的发展,人们在网络上传递观点,分享信息,发布新闻,从而快速产生了大量......
信息化是信息技术和信息资源与国家社会、经济、文化等综合发展高度集成的发展模式,是20世纪90年代兴起的全球性社会变革浪潮。信......
随着在线社交媒体和电商的快速增长,诸如微博、朋友圈、以及商品评论等在线应用创造了大量的短文本,但如何高效地挖掘短文本中有价......
社交化编码是当前软件开发生产的一个重要方式,其开发模式的灵活性与开放性吸引了大量的开发者.开发者通过参与开源项目能够提升自......
随着信息技术发展，通过访问内容去审查用户网络访问行为的应用问题逐渐成为备受关注的一项数据建模应用问题。现有的主题模型能够从......
[目的/意义]针对专利文本主题建模中领域停用词自动选取尚未有充分研究的问题,提出一种新的领域停用词自动选取方法,用于专利文本......
目的基于主题建模和情感分析的方法，在患者医疗服务投诉文本中挖掘有价值的主题信息和情感分布，调查影响患者服务体验和满意度的主要......
