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信念网络在话题识别与追踪中的应用研究计算机与互联网吴树芳科学书籍
- 出版社:读买天下图书专营店
- 出版时间:2015-12
- 热度:11104
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
- 价格:0.0
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内容介绍
| 商品基本信息，请以下列介绍为准 | |
| 商品名称： | 信念网络在话题识别与追踪中的应用研究 |
| 作者： | 吴树芳 |
| 定价： | 58.0 |
| 出版社： | 科学出版社 |
| 出版日期： | |
| ISBN： | 9787030518859 |
| 印次： | |
| 版次： | |
| 装帧： | 平装-胶订 |
| 开本： | 小16开 |
| 内容简介 | |
| 向量空间检索模型在话题识别与追踪领域的成功应用，从理论上证明用于信息检索的贝叶斯网络模型亦可用于该领域。信念网络模型属于基于贝叶斯网络的检索模型的一种，它提供了一个灵活的框架，可以有效地归并不同证据。作者尝试将信念网络用于话题识别与追踪模型的构建，为该领域提出新的研究方法。本书在信念网络检索模型的基础上给出四个话题模型，其中第二个动态话题模型归并了新闻话题的初始证据和更新证据，解决了传统静态话题模型、动态话题模型孰优孰劣的问题，有效控制了话题漂移现象。为提高话题识别与追踪的综合性能，对新闻数据预处理阶段的特征选择、权重计算和模型优行了相关研究。 |
| 目录 | |
| 前言 第1章 绪论 1．1 研究背景 1．2 研究现状 1．2．1 话题识别与追踪研究现状 1．2．2 话题识别与追踪模型研究现状 1．2．3 信念网络及应用研究现状 1．3 研究内容与研究目标 1．4 本书主要创新点 1．5 组织结构 第2章 研究基础 2．1 测试集合及评测标准 2．1．1 测试集合 2．1．2 评测标准 2．2 话题识别与追踪相关研究 2．2．1 发展历程 2．2．2 相关概念 2．2．3 研究任务 2．2．4 实现方法 2．2．5 经典话题模型及扩展研究 2．3 贝叶斯网络理论 2．3．1 贝叶斯网络的概率基础 2．3．2 贝叶斯网络的结构 2．3．3 贝叶斯网络的推理 2．3．4 基于贝叶斯网络的信息检索模型 2．4 本章小结 第3章 话题特征选择 3．1 引言 3．2 特征选择理论 3．2．1 基于搜索策略的特征选择方法 3．2．2 基于评价准则的特征选择方法 3．3 基于ITF-IDF的话题特征选择 3．4 坐标下降法 3．5 基于聚类的互信息 3．6 基于DCMI的话题特征选择 3．6．1 动态互信息 3．6．2 特征子集规模的确定 3．7 实验与分析 3．7．1 目标函数求解 3．7．2 DCMI和BMI性能比较 3．7．3 DCMI和ITF-IDF的追踪性能 3．7．4 实验分析 3．8 本章小结 第4章 基于信念网络的静态话题模型 4．1 引言 4．2 静态话题模型理论 4．3 基于信念网络的静态话题模型Ⅰ 4．4 基于信念网络的静态话题模型Ⅱ 4．4．1 建模基础 4．4．2 模型拓扑结构及概率推导 4．5 实验与分析 4．5．1 实验过程 4．5．2 实验结果及分析 4．6 本章小结 第5章 基于信念网络的动态话题模型 5．1 引言 5．2 动态话题模型理论 5．2．1 自适应学习理论 5．2．2 增量式学习算法 5．2．3 结构化话题模型的动态变形 5．3 基于信念网络的动态话题模型Ⅰ 5．4 基于信念网络的动态话题模型Ⅱ 5．5 实验与分析 5．5．1 实验过程 5．5．2 实验结果 5．5．3 实验分析 5．6 本章小结 第6章 误报检测用于优化基于信念网络的动态话题模型Ⅱ 6．1 引言 6．2 主流静态分析技术 6．3 动态话题追踪误报成因分析 6．4 误报检测 6．5 实验与分析 6．5．1 实验步骤 6．5．2 实验结果及分析 6．6 本章小结 第7章 动态话题追踪中的时序权重 7．1 |
| 编辑 | |
《信念网络在话题识别与追踪中的应用研究》可以作为高等院校信息管理与信息系统、计算机科学与技术、管理科学与工程、情报学和图书馆学等专业研究生的教材，也可以作为相关领域研究人员的参考书。 |
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