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网络信息的模式识别与可信测度


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网络信息的模式识别与可信测度
  • 书号：9787030591333
    作者：李保珍
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：228
    字数：300000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2018-10-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥188.00元
    售价： ￥148.52元
  • 图书介质:
    纸质书

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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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    前言
    1 引言 1
    1.1 网络信息的含义及特征 1
    1.2 网络信息的社会化标注 15
    1.3 网络信息社会化标注的基础理论 28
    第一部分 理论基础及方法基础
    2 理论基础 35
    2.1 信息内容的主题识别 35
    2.2 信息主体间关联识别 37
    2.3 信息内容的可信测度 43
    3 方法基础 48
    3.1 矩阵奇异值分解与隐含语义分析 48
    3.2 贝叶斯推理及贝叶斯网络 53
    3.3 社会网络分析与异质信息网络分析 57
    3.4 语义网络与知识图谱 61
    第二部分 网络信息的模式识别
    4 主题挖掘 67
    4.1 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类 67
    4.2 基于动态贝叶斯模型的标注主题聚类 79
    4.3 基于贝叶斯层级模型的标注主题聚类 90
    5 关联挖掘 104
    5.1 社会化标注系统要素的社区划分 104
    5.2 社会化标注系统要素的排序 119
    5.3 社会化标注系统要素的语义识别 129
    第三部分 网络信息的可信测度
    6 概率性可信测度 159
    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 159
    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 169
    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 182
    7 语义性可信测度 188
    7.1 基于专家性用户经验构建语义网络 188
    7.2 基于大众性用户体验构建语义网络 201
    7.3 基于KL散度的文本分类研究 212
    参考文献 221
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