基于贝叶斯理论的社会化标注主题聚类模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究的背景与意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·社会化标注相关研究 | 第14-17页 |
| ·Web 文本主题聚类相关研究 | 第17页 |
| ·研究内容、技术路线及组织结构 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20页 |
| ·创新点 | 第20-22页 |
| 第2章 社会化标注系统及相关贝叶斯隐含语义理论 | 第22-32页 |
| ·社会化标注概述 | 第22-29页 |
| ·社会化标注概念 | 第22-24页 |
| ·社会化标注的要素 | 第24-27页 |
| ·社会化标注的特性 | 第27-29页 |
| ·贝叶斯隐含语义的相关理论 | 第29-31页 |
| ·隐含语义分析相关理论 | 第29页 |
| ·概率潜在语义分析相关理论 | 第29-30页 |
| ·动态贝叶斯的相关理论 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类 | 第32-44页 |
| ·基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类 | 第34-39页 |
| ·构造“资源-标签”矩阵 | 第37页 |
| ·计算潜在语义空间 | 第37-38页 |
| ·应用EM 迭代算法 | 第38-39页 |
| ·模型应用及实验分析 | 第39-43页 |
| ·实验数据获取与处理 | 第39页 |
| ·实验结果 | 第39-43页 |
| ·结果分析 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于动态贝叶斯模型的标注主题聚类 | 第44-57页 |
| ·基于隐狄利克雷分配算法的标注主题聚类 | 第47-52页 |
| ·模型参数定义 | 第47-48页 |
| ·模型介绍 | 第48-50页 |
| ·参数估计 | 第50-52页 |
| ·模型应用及实验分析 | 第52-56页 |
| ·实验数据获取与处理 | 第52页 |
| ·主题数目确定 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于贝叶斯层级模型的标注主题聚类 | 第57-71页 |
| ·贝叶斯层次结构的相关理论 | 第57-59页 |
| ·基于贝叶斯层次理论的标注主题聚类模型 | 第59-64页 |
| ·核心思路 | 第59-62页 |
| ·贝叶斯后验推断 | 第62-63页 |
| ·Gibbs 抽样 | 第63-64页 |
| ·实验分析及三种算法的比较 | 第64-70页 |
| ·数据准备与处理过程 | 第64-66页 |
| ·性能评价指标 | 第66-67页 |
| ·三种算法实验结果对比分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 1 论文结论 | 第71-72页 |
| 2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录1 网络数据获取截图 | 第79-80页 |
| 附录2 三部分图分析数据源及中间处理结果 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文与参加的科研项目 | 第85-86页 |
| 1 发表的学术论文 | 第85页 |
| 2 参与的科研项目 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 大摘要 | 第87-92页 |
