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1. 基于标签的微博关键词抽取排序方法
叶菁菁, 李琳, 钟珞
计算机应用    2016, 36 (2): 563-567.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0563
摘要508)      PDF (915KB)(964)    收藏
针对微博关键词抽取准确率不高的问题,提出一种基于标签优先的抽取排序方法。该方法利用微博本身具有的社交特征——标签,从微博内容集中抽取关键词。该方法首先根据微博自身建立初始词与微博之间的加权图,再将基于标签的随机游走方法应用于图中,随机游走反复跳跃到标签词节点上,经过一系列迭代得出每个词的平稳概率,并通过概率决定词的最终排序。该抽取方法根据真实的新浪微博内容进行测验,结果显示,与通过词与词的加权图来抽取关键词相比,基于标签的微博关键词抽取方法准确率提高了50%,在实际应用中能够有效提高关键词抽取的正确率。
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2. 主动服务中程序挖掘系统框架的设计与实现
聂立 钟珞
计算机应用    2009, 29 (07): 1767-1770.  
摘要1141)      PDF (647KB)(1178)    收藏

针对Web服务存在的智能化和个性化等问题,引入领域本体和用户兴趣,设计并实现了程序挖掘系统框架。利用本体特征描述构件,提出了一种基于多知识库的构件检索方法和关联构件检索算法,开发了构件检索系统,并以E-Commerce领域内构件资源为实例,与关键词和刻面检索机制相比较,验证了该检索方法的有效性。实验结果表明,该方法对于大规模构件库具有较好的查全率和查准率。

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