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正版 网络信息的模式识别与可信测度 李保珍著 科学出版社 978703
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前言1 引言1.1 网络信息的含义及特征1.2 网络信息的社会化标注1.3 网络信息社会化标注的基础理论**部分 理论基础及方法基础2理论基础2.1 信息内容的主题识别2.2 信息主体间关联识别2.3 信息内容的可信测度3方法基础3.1 矩阵奇异值分解与隐含语义分析3.2 贝叶斯推理及贝叶斯网络3.3 社会网络分析与异质信息网络分析3.4 语义网络与知识图谱第二部分 网络信息的模式识别4主题挖掘4.1 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类4.2 基于动态贝叶斯模型的标注主题聚类4.3 基于贝叶斯层级模型的标注主题聚类5关联挖掘5.1 社会化标注系统要素的社区划分5.2 社会化标注系统要素的排序5.3 社会化标注系统要素的语义识别第三部分 网络信息的可信测度6概率性可信测度6.1 基于贝叶斯推理的社会化媒体网络信息内容可信测度6.2 基于贝叶斯网络的社会化媒体网络信息内容可信测度6.3 基于迁移学习的社会化媒体网络信息内容的可信测度7语义性可信测度7.1 基于专家性用户经验构建语义网络7.2 基于大众性用户体验构建语义网络7.3 基于KL散度的文本分类研究参考文献
本书从用户生成内容的新型网络环境入手,侧重介绍网络信息的模式识别及可信测度的新技术、新方法。与传统网络环境相比,基于用户生成内容的网络信息具有多源异构、异质关联及层次嵌套等特点。本书从以下方面展开介绍:网络信息的主题挖掘及关联挖掘;网络信息的概率性可信测度及语义性可信测度。
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