魏登月
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高等学校优秀青年人才基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于博客标签的博文分类算法
- 2013年
- 针对博文内容包含多主题、类别归属不明显,以及传统的文本分类方法直接应用于博文效果不理想等问题,提出了一种基于标签的博客文章分类方法.该方法将文本分类问题转化为图优化问题,并提出了一种利用迭代算法计算图中节点属于各类别的概率值.实验结果表明,与传统的文本分类方法相比,所提出的分类方法有效地提高了博文的分类性能.
- 卢露魏登月
- 关键词：社会标签迭代算法
- 基于社会标注系统的Web用户聚类算法被引量：4
- 2013年
- 针对Web用户聚类时,社会标注系统中用户访问资源数据稀疏从而导致传统聚类算法效率不高的问题,提出了一种三向迭代聚类算法,对用户、标签和资源分别聚类,利用三者之间的关联关系不断相互交叉迭代调整,直到各聚类簇达到稳定为止。实验表明,该方法调整后类的内聚性更强,区分度更大,能有效解决数据稀疏性问题,提高用户聚类效果。
- 卢露赵靖魏登月
- 关键词：社会标注大众分类
- 用户自适应的社会标签推荐模型被引量：1
- 2014年
- 针对传统模型不能真实反映标签的生成过程以及无法加入用户角色等问题,提出一种新的用户-内容联合标注模型。该模型中标签的生成同时受用户兴趣和资源主题的影响,反映用户真实的标注过程,能够学习到包括用户的兴趣分布概率、资源的主题分布概率、词语的主题分布概率以及标签的主题分布概率等参数。实验结果表明,与CI-LD、ACorrLDA等模型相比,该推荐模型的正确率提高了10%。
- 卢露赵靖魏登月
- 关键词：社会标注标签GIBBS抽样
- 基于读者视角的文本情感分类被引量：1
- 2014年
- 从读者的角度对文本情感进行分类.训练样本集以新闻文章作为样本实例,以文章后读者的投票信息作为样本类别标注的先验知识.针对该不完备的数据集提出了一种半监督学习的分类模型,分类方法采用朴素贝叶斯分类法和EM算法相结合.实验证明该方法不仅简单有效,而且具有较高的分类性能.
- 卢露魏登月
- 关键词：情感分类期望最大化算法朴素贝叶斯后验概率
- 一种基于隐语义模型的协同过滤算法被引量：5
- 2015年
- 传统的协同过滤算法忽略了用户对项目的兴趣度这一重要特征,对此提出了一种新的概率生成模型.综合考虑了用户对项目的兴趣度和用户对项目的评分模式两种因素,并在此基础上设计了一种度量指标进行推荐,实验证明与传统的协同过滤算法相比,该方法能够获得更好的推荐效果.
- 卢露魏登月
- 关键词：协同过滤期望最大化算法
