基于浅层语义分析的文本摘要方法研究与实现
这是一篇关于文本摘要,主题模型,图模型,浅层语义,演示系统的论文, 主要内容为当前,互联网和移动互联网的快速普及使得信息资源爆炸性增长。丰富的信息资源一方面给人们带来极大便利,同时也在有效资源的选择上面临诸多困难。从网络信息资源的类型来看,非结构化资源的比例呈现增长趋势,所涉及的处理技术相比结构化数据而言具备更大的难度。其中,文本类型信息具有典型的非结构化特征,对其进行有效分析和处理在互联网以及诸多行业中具有十分重要的理论价值和实践意义。是文本信息处理中的一个非常重要的组成部分。在实现方法上,本文使用的浅层语义特征区别于常用的词语特征,研究的重点不再是可以观察到的构成文章的词语、句子等基本信息,而是隐藏在这些句子、词语背后,更深层次的语义信息,称之为主题特征。通过对文章主题特征的挖掘与分析,可以进一步得到主题-词语的关联,主题-句子的关联。基于这种关联关系衡量句子或者词语表达文章主题的能力,从而选择出能够完整表达文章主题的句子作为文本摘要。本文在详细阐述国内外研究现状的基础上,首先基于主题对句子关联度计算进行了针对性研究,提出一种新的衡量句子与句子相关性的方法,在语义层面,充分利用主题对文章的表达能力,基于主题在句子上的概率分布,使用相对熵来计算两个句子上主题概率分布的差异性来确定句子相关度,同时将文本归结为三类内容,作为摘要提取的依据,并在NLPCC2015数据集上进行了实验验证。同时,论文基于主题和图模型改进了文本摘要算法。通过LDA模型挖掘出文本语义层面的主题特征,分析文本中词语和主题的对应关系,基于改进的图模型进行文本摘要,改进其以往的建边方式,使用主题关联来确定不同节点之间是否建边。并在DUC数据集上实验验证,其ROUGE分数在比较的几种算法中得分最高。最后,在文本摘要关键技术基础上搭建了一个文本摘要功能演示系统。基于Struts2、Hibernate框架,结合sitemesh、JQuery、CSS、JSP、HTML等技术,可以通过在输入框中输入文本或者提交文档的方式实时得到文本摘要的分析结果。本文所研究内容已经在实际项目中得到工程应用和验证,在自然语言处理平台中发挥了重要作用。
垂直搜索中实时个性化推荐的设计与实现
这是一篇关于垂直搜索,个性化推荐,协同过滤,图模型的论文, 主要内容为互联网迅速普及和发展使得信息量激增,一方面过载的信息加重了信息选择的难度,另一方面信息提供者无法将高质量的信息提供给需要的用户。面对这种情况搜索引擎应运而生,但是当用户无法准确的描述想要查询的关键字时,搜索引擎也就无能为力了,在这种需求的驱动下产生了推荐系统。作为一种新的信息过滤机制,推荐系统不需要用户主动,而是通过反馈日志来预测用户的兴趣。推荐系统的本质是通过某种方式将用户和物品联系起来,从而有效的为用户推荐感兴趣但是没有被发现的物品,而不同的推荐系统有不同的联系方式,评判这些联系方式优劣的指标包括推荐结果的准确性以及推荐系统的实时性等。本文对垂直搜索中的实时个性化推荐技术进行了研究和分析,设计了基于垂直搜索特点的实时个性化推荐系统,主要包括以下内容:第一,设计了实时个性化推荐系统的架构,使其通过离线部分和在线部分的分工和合作能够响应用户的反馈;第二,利用垂直搜索系统的特点,将表示物品内容特征的标签数据用于推荐系统中,以解决用户数据稀疏问题,;第三通过将原来的基于用户-物品二分图改进为基于用户-物品-标签三分图的方式,改进了基于图的协同过滤推荐算法。最后将本文的设计在基于视频的垂直搜索系统中进行了实现、测试和评价,验证了本文设计的实时个性化推荐系统能够有效解决用户数据稀疏性问题、提高推荐结果的准确度,同时保证了对实时性的要求。
基于浅层语义分析的文本摘要方法研究与实现
这是一篇关于文本摘要,主题模型,图模型,浅层语义,演示系统的论文, 主要内容为当前,互联网和移动互联网的快速普及使得信息资源爆炸性增长。丰富的信息资源一方面给人们带来极大便利,同时也在有效资源的选择上面临诸多困难。从网络信息资源的类型来看,非结构化资源的比例呈现增长趋势,所涉及的处理技术相比结构化数据而言具备更大的难度。其中,文本类型信息具有典型的非结构化特征,对其进行有效分析和处理在互联网以及诸多行业中具有十分重要的理论价值和实践意义。是文本信息处理中的一个非常重要的组成部分。在实现方法上,本文使用的浅层语义特征区别于常用的词语特征,研究的重点不再是可以观察到的构成文章的词语、句子等基本信息,而是隐藏在这些句子、词语背后,更深层次的语义信息,称之为主题特征。通过对文章主题特征的挖掘与分析,可以进一步得到主题-词语的关联,主题-句子的关联。基于这种关联关系衡量句子或者词语表达文章主题的能力,从而选择出能够完整表达文章主题的句子作为文本摘要。本文在详细阐述国内外研究现状的基础上,首先基于主题对句子关联度计算进行了针对性研究,提出一种新的衡量句子与句子相关性的方法,在语义层面,充分利用主题对文章的表达能力,基于主题在句子上的概率分布,使用相对熵来计算两个句子上主题概率分布的差异性来确定句子相关度,同时将文本归结为三类内容,作为摘要提取的依据,并在NLPCC2015数据集上进行了实验验证。同时,论文基于主题和图模型改进了文本摘要算法。通过LDA模型挖掘出文本语义层面的主题特征,分析文本中词语和主题的对应关系,基于改进的图模型进行文本摘要,改进其以往的建边方式,使用主题关联来确定不同节点之间是否建边。并在DUC数据集上实验验证,其ROUGE分数在比较的几种算法中得分最高。最后,在文本摘要关键技术基础上搭建了一个文本摘要功能演示系统。基于Struts2、Hibernate框架,结合sitemesh、JQuery、CSS、JSP、HTML等技术,可以通过在输入框中输入文本或者提交文档的方式实时得到文本摘要的分析结果。本文所研究内容已经在实际项目中得到工程应用和验证,在自然语言处理平台中发挥了重要作用。
基于客户行为挖掘的C2C电商用户复购率预测分析
这是一篇关于重复购买行为,机器学习,图模型,商家影响力的论文, 主要内容为随着电商平台的快速崛起,参与到网络购买中的用户越来越多,而随着市场份额的缩小,越来越多的电商为了吸引新客户的驻足而举办各类大型促销活动,而电商平台则通过追踪并收集客户的行为数据研究并分析哪些因素影响着新客户的重复购买行为,并进一步预测在这些参与打折促销活动的新客户中,哪些是未来会在该商家处发生重复购买行为的潜在客户。本文提出使用图聚类的方法找出商家的相似商家,并使用机器学习模型来预测商家潜在的复购用户。首先,根据天猫平台提供的新客户行踪数据,通过Louvain算法进行社区检测,找出商家的相似商家;其次,提取出几个维度的信息特征;最后利用这些特征训练逻辑回归,Xgboost,Lightgbm,Catboost四个机器学习模型。论文的主要研究工作主要包括以下几个方面:(1)图模型的引入。常见的重复购买行为预测技术主要使用机器学习算法以及关联规则算法,集中于研究客户的自身属性,包括研究用户自身的行为规律,用户在商家处购买商品间的关联性等,而对用户所发生购买行为的商家缺乏关注。因此,本文基于前人的工作基础,在已有的用户,用户-商家,商家三个维度上增添商家影响力维度信息,利用图模型算法,通过构建“商家-商家”隐性网络图,利用社区检测的方法挖掘出商家的相似商家,并进一步地分别从局部和全局的角度度量商家的影响力,分析商家的影响力对用户的重复购买行为的影响。(2)研究四种单一模型在特征工程上的应用。通过对四种单一模型的建模,分别对四种单一模型的预测结果进行比较,并分析是否含有商家影响力这一维度信息对预测结果的影响。实验表明单一模型中Lightgbm与Catboost算法能够更好的利用特征得到较好的预测结果,而含有商家影响力这一维度的信息能稳定的提升模型的预测精度1%-2%。
垂直搜索中实时个性化推荐的设计与实现
这是一篇关于垂直搜索,个性化推荐,协同过滤,图模型的论文, 主要内容为互联网迅速普及和发展使得信息量激增,一方面过载的信息加重了信息选择的难度,另一方面信息提供者无法将高质量的信息提供给需要的用户。面对这种情况搜索引擎应运而生,但是当用户无法准确的描述想要查询的关键字时,搜索引擎也就无能为力了,在这种需求的驱动下产生了推荐系统。作为一种新的信息过滤机制,推荐系统不需要用户主动,而是通过反馈日志来预测用户的兴趣。推荐系统的本质是通过某种方式将用户和物品联系起来,从而有效的为用户推荐感兴趣但是没有被发现的物品,而不同的推荐系统有不同的联系方式,评判这些联系方式优劣的指标包括推荐结果的准确性以及推荐系统的实时性等。本文对垂直搜索中的实时个性化推荐技术进行了研究和分析,设计了基于垂直搜索特点的实时个性化推荐系统,主要包括以下内容:第一,设计了实时个性化推荐系统的架构,使其通过离线部分和在线部分的分工和合作能够响应用户的反馈;第二,利用垂直搜索系统的特点,将表示物品内容特征的标签数据用于推荐系统中,以解决用户数据稀疏问题,;第三通过将原来的基于用户-物品二分图改进为基于用户-物品-标签三分图的方式,改进了基于图的协同过滤推荐算法。最后将本文的设计在基于视频的垂直搜索系统中进行了实现、测试和评价,验证了本文设计的实时个性化推荐系统能够有效解决用户数据稀疏性问题、提高推荐结果的准确度,同时保证了对实时性的要求。
基于图模型的论文推荐系统设计与实现
这是一篇关于论文推荐,图模型,语义编码,重启动随机游走的论文, 主要内容为随着大量论文的发表,科研人员如何在海量的论文中寻找符合需要的文献成为困扰他们的一个棘手问题。论文推荐成为解决上述问题的一种有效途径。现有的论文推荐方法大多利用引用信息、内容信息进行推荐,然而对具有多种类型特征信息的论文而言,仅采用这种方式会导致推荐的结果差强人意。基于此,本研究通过构建图模型来整合论文的多类型特征信息,设计一种基于图模型的论文推荐算法来解决当前论文信息超载的问题。本文的主要研究工作如下:(1)基于论文多类型特征信息的图模型构建。针对论文中多类型特征信息表示的问题,本研究构建一种四层图模型,模型整合了论文、作者、主题和关键词信息以及它们之间的关系。考虑到图模型中引用关系较少的论文导致的数据稀疏性问题,本研究采用基于Attention的双项GRU对论文进行语义编码,从语义方面对论文进行理解,并将论文语义之间相似关系融入到论文引用矩阵中。实验结果表明,从论文语义上对论文进行理解更能寻找到与目标论文更加相似的论文。(2)基于图模型的论文推荐算法设计。本文将图模型和重启动随机游走算法相结合,设计一种基于图模型的论文推荐算法,以提高论文推荐的准确率。实验结果表明,在AAN数据集上,本文提出的推荐算法相比于QS-PageRank算法、LDA算法、LinkPLSA-LDA算法、RTM算法及PAWRW算法,在MAP上平均提升6.37%,在MRR上平均提升5.26%,在Recall上平均提升12.15%。(3)论文推荐系统的设计与实现。针对现有的论文推荐方法信息利用率不高的问题,研究结合本文所提出的方法,采用Java语言、Spring Boot框架以及CSS、JS等技术,设计并实现了论文推荐系统。
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