概率性可信测度
出版日期:2018-10
ISBN:978-7-03-059133-3
中图法分类:G255.76
内容提要
本章拟基于社会化媒体用户生成内容的客观行为数据,构建定量的网络信息内容可信测度模型。这三个可信测度模型分别是:①基于贝叶斯推理理论,构建社会化媒体网络信息内容的可信测度模型;②基于贝叶斯网络理论,构建网络信息内容属性关键词的可信测度模型;③基于迁移学习理论,构建可适用于多个参照对象的网络信息内容的可信测度模型。 信息可信度评估是信息管理、决策科学等学科永恒的主题。
主题挖掘
来自《网络信息的模式识别与可信测度》
作者:李保珍
ISBN:978-7-03-059133-3
本书所研究的社会化标注系统是对特定用户资源属性进行挖掘识别的,采用主题挖掘能进行有效的分类,对其所含有的属性在可接受的范围内进行汇总。对于主题挖掘比较成熟的技术主要有pLSA、LDA,本......
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关联挖掘
来自《网络信息的模式识别与可信测度》
作者:李保珍
ISBN:978-7-03-059133-3
社会化标注充分体现Web2.0环境的主动性和互动性的特征,并由此形成具有关联性的信息用户、信息资源和标签三元素所构成的复杂网络。本书在对具有社会化标注功能的典型网站“Delicious”相关数据......
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概率性可信测度
来自《网络信息的模式识别与可信测度》
作者:李保珍
ISBN:978-7-03-059133-3
本章拟基于社会化媒体用户生成内容的客观行为数据,构建定量的网络信息内容可信测度模型。这三个可信测度模型分别是:①基于贝叶斯推理理论,构建社会化媒体网络信息内容的可信测度模型;②基于......
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语义性可信测度
来自《网络信息的模式识别与可信测度》
作者:李保珍
ISBN:978-7-03-059133-3
本章尝试以语义网络为工具,通过构建语义网络来测度网络信息的可信度,便于直观的了解和感受网络信息可信测度的具体过程。语义网络通过语义关联将各种实体关联起来,将基于语义网络的知识库可视......
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