基于标签映射的移动终端用户个性信息挖掘

以提高移动终端用户个性信息挖掘性能目的,提出基于标签映射的移动终端用户个性信息挖掘方法.通过所得用户个性信息标签构成标签集合,利用标签集合表征用户个性信息并构建用户个性信息标签库,通过出现频数比设定阈值高的标签建立模糊矩阵的特征维,结合相似度计算与特征映射思想计算每一特征维上的特征值,通过模糊聚类得到不同阈值下的用户个...     

基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法。为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户 标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型。以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的用户兴趣模型具有较好的性能。     

基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法.该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果.实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建.     

一种基于标签概率相关性的微博推荐方法

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径。通过分析微博的特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种基于标签概率相关性的微博推荐方法 LPCMR。首先,该方法利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵。然后通过相关性标签权重加权方案,加强标签权重,构建用户-标签矩阵。针对用户标签矩阵稀疏的问题,采用标签相似性矩阵对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系。以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文提出的推荐算法具有较好的效果。     

一种基于改进ML-KNN的微博文本分类方法

针对传统ML-KNN进行多标签文档分类时,忽略标签之间关联性的问题,笔者提出了一种基于改进的ML-KNN多标签微博短文本分类方法。该方法通过归一化互信息控制每对标签的相关性阈值。针对微博短文本的特征,在计算文本相似度时引入同义词词林进行语义特征扩展。通过数据集的实验测试,笔者所提方法在性能上优于传统的ML-KNN算法。     

基于协作式标注图像数据的垃圾标签检测方法

由于用户标签的不准确和语义模糊使得协作式标注图像检索正确率低,而现有垃圾标签过滤方法往往关注标签本身,忽略了协作式标签与图像的关联性。本文在分析协作式标注图像视觉内容与标签的关联性的基础上,提出一种基于协作式标注图像视觉内容的垃圾标签检测方法。该方法分析同一标签下图像视觉内容,设计不同的核函数用于颜色和SIFT(Scale invariant feature transform)特征子集,同时将2种低维特征映射到高维多模特征空间形成混合核函数,对同一标签下的图像进行基于混合核的最大最小距离聚类,少数群体的标签说明与图像内容关联性小则为用户标注错误的标签,从而检测垃圾标签。实验结果表明,该方法能够提高协作式图像垃圾标签检测的正确性。     

基于标签的歌曲相似性研究

基于音乐语义标签的音乐相似计算研究是音乐信息检索领域的另一个新的热点。该文提出一种基于标签挖掘的歌曲分类方法,以Last.fm音乐网站上的用户标签为特征进行歌曲相似性研究。文中将文本聚类中常用的潜在语义分析（LSA）方法和改进的K-means聚类方法相结合,应用于音乐语义标签的自动抽取;从音乐网站last.fm上抽取了6大类600首歌曲的8000多个用户标签作为音乐语义特征,并利用LSA进行歌曲向量的降维,形成了一个表示歌曲间相似关系的600×150维向量矩阵。最后利用K均值,根据音乐歌曲间的相似度进行歌曲分类,完成歌曲相似性比较。实验结果同没有LSA降维前及已有的HCC结果比较表明,使用文中提出的基于音乐标签的模型对歌曲进行分类,能得到较好的分类效果。     

基于网络分割聚类的标签语义规范化推荐算法

传统的推荐算法多以用户评分数据计算用户的兴趣偏好以及资源相似度,对稀疏数据以及新用户的推荐质量较低。考虑到用户标签数据的随意性和语义模糊性,提出基于标签网络分割聚类的语义规范化方法并建立基于规范化标签的用户兴趣模型。该模型能在不改变用户兴趣的前提下有效降低用户标签兴趣模型的向量维数,并能避免分析标签语义的复杂过程,且能根据用户自身的理解来获取用户兴趣。最后将标签兴趣模型应用到推荐算法中。通过与经典的推荐算法进行比较,验证了该算法能有效缓解数据稀疏性、推荐冷启动问题,提升了推荐结果的准确性,能获得更好的推荐效果。     

基于微博短文本的用户兴趣建模方法

针对微博用户兴趣建模问题,提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题,在分析微博短文本结构和内容的基础上,给出微博短文本重构概念,根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号,进行文本内容的扩展,从而扩充原始微博的特征信息。利用HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类,划分用户的兴趣集合,并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明,短文本重构和概念映射提高了聚类效果,与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比,平衡均值提高29.1%,表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。     

核K-Means聚类在Folksonomy标签模糊和冗余中的应用

现有的Folksonomy标签推荐系统中,标签模糊会导致系统推荐不准确,并且影响用户建模的准确性,而标签冗余妨碍了对系统的评估。利用K-Means聚类结果抽取模糊和冗余标签时,聚类效果较差导致抽取不准确。提出使用核K-Means聚类处理标签模糊和冗余,通过非线性映射能够较好地分辨、提取并放大样本中有用的特征,提高抽取模糊标签和冗余标签的准确度。实验结果表明：核K-Means聚类对标签和资源的聚类效果更好,抽取的模糊标签和冗余标签也更准确。     

基于语义特征空间上下文的短文本表示学习

文本表示是自然语言处理中的基础任务,针对传统短文本表示高维稀疏问题,提出1种基于语义特征空间上下文的短文本表示学习方法。考虑到初始特征空间维度过高,通过计算词项间互信息与共现关系,得到初始相似度并对词项进行聚类,利用聚类中心表示降维后的语义特征空间。然后,在聚类后形成的簇上结合词项的上下文信息,设计3种相似度计算方法分别计算待表示文本中词项与特征空间中特征词的相似度,以形成文本映射矩阵对短文本进行表示学习。实验结果表明,所提出的方法能很好地反映短文本的语义信息,能对短文本进行合理而有效的表示学习。     

基于共同用户和相似标签的好友推荐方法

针对目前的社交网络好友推荐方法用户兴趣不明显、用户之间相关性较差等问题,提出一种基于共同用户和相似标签的协同过滤算法。抽取共同关注用户作为共同项目,加入体现用户兴趣的自定义标签数据,并对标签进行相似度计算处理,以扩充稀疏矩阵,改善协同过滤推荐方法。实验结果表明,与单指标的协同过滤推荐算法相比,基于共同用户和相似标签的好友推荐方法更好地体现了用户兴趣,同时在推荐准确率和平均准确率上都有较大提高。     

Automatic localization and annotation of facial features using machine learning techniques

Content-based image retrieval (CBIR) systems traditionally find images within a database that are similar to query image using low level features, such as colour histograms. However, this requires a user to provide an image to the system. It is easier for a user to query the CBIR system using search terms which requires the image content to be described by semantic labels. However, finding a relationship between the image features and semantic labels is a challenging problem to solve. This paper aims to discover semantic labels for facial features for use in a face image retrieval system. Face image retrieval traditionally uses global face-image information to determine similarity between images. However little has been done in the field of face image retrieval to use local face-features and semantic labelling. Our work aims to develop a clustering method for the discovery of semantic labels of face-features. We also present a machine learning based face-feature localization mechanism which we show has promise in providing accurate localization.     

基于语义特征抽取的文本聚类研究

基于向量空间模型(VSM)的文本聚类会出现向量维度过高以及缺乏语义信息的问题,导致聚类效果出现偏差。为解决以上问题,引入《知网》作为语义词典,并改进词语相似度算法的不足。利用改进的词语语义相似度算法对文本特征进行语义压缩,使所有特征词都是主题相关的,利用调整后的TF-IDF算法对特征项进行加权,完成文本特征抽取,降低文本表示模型的维度。在聚类中,将同一类的文本划分为同一个簇,利用簇中所有文本的特征词完成簇的语义特征抽取,簇的表示模型和文本的表示模型有着相同的形式。通过计算簇之间的语义相似度,将相似度大于阈值的簇合并,更新簇的特征,直到算法结束。通过实验验证,与基于K-Means和VSM的聚类算法相比,文中算法大幅降低了向量维度,聚类效果也有明显提升。     

一种基于用户播放行为序列的个性化视频推荐策略

本文针对在线视频服务网站的个性化推荐问题,提出了一种基于用户播放行为序列的个性化推荐策略.该策略通过深度神经网络词向量模型分析用户播放视频行为数据,将视频映射成等维度的特征向量,提取视频的语义特征.聚类用户播放历史视频的特征向量,建模用户兴趣分布矩阵.结合用户兴趣偏好和用户观看历史序列生成推荐列表.在大规模的视频服务系统中进行了离线实验,相比随机算法、基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤传统推荐策略,本方法在用户观看视频的Top-N推荐精确率方面平均分别获得22.3%、30.7%和934%的相对提升,在召回率指标上分别获得52.8%、41%和1065%的相对提升.进一步地与矩阵分解算法SVD++、基于双向LSTM模型和注意力机制的Bi-LSTM+Attention算法和基于用户行为序列的深度兴趣网络DIN比较,Top-N推荐精确率和召回率也得到了明显提升.该推荐策略不仅获得了较高的精确率和召回率,还尝试解决传统推荐面临大规模工业数据集时的数据要求严苛、数据稀疏和数据噪声等问题.     

基于用户聚类与项目划分的优化推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法没有充分考虑用户属性及项目类别划分等因素对相似度计算产生的影响,存在数据稀疏性,从而导致推荐准确度不高的问题.提出一种基于用户属性聚类与项目划分的协同过滤推荐算法,算法对推荐准确度有重要影响的相似度计算进行了充分考虑.先对用户采用聚类算法以用户身份属性聚类,进而再对项目进行类别划分,在相似度计算中增加类别相似度,考虑共同评分用户数通过加权系数进行综合相似度计算,最后结合平均相似度,采用阈值法综合得出最近邻.实验结果表明,所提算法能够有效提高推荐精度,为用户提供更准确的推荐项目.     

具有特征语义权重的数据聚类方法

针对聚类中的特征选择问题,提出一种基于特征语义权重的数据聚类方法。该方法由用户指定必需的特征集,通过计算特征之间的语义相关度,选择和指定特征集相关的特征集作为补充。利用语义相关度确定各个特征的语义权重,在特征语义权重计算的基础上对传统的K-Means聚类算法进行改进,提出具有特征语义权重的FSW-KMeans算法。实验结果表明,FSW-KMeans算法较大地提高了聚类算法准确率和效率。     

移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法

在移动互联环境下,依据用户行为规律对业务兴趣相似用户进行分群,可为业务准确推荐和资源有效配置提供有力支撑。因此,提出一种基于改进模糊聚类理论的用户分群算法。首先,分别定义业务兴趣相似度和业务顺序相似度,进而建立用户综合相似度指标。其次,构建基于用户综合相似度的模糊聚类模型,进而采用网格划分方法确定初始群组中心并依据平均用户隶属度调整用户群组个数,从而实现快速准确的用户分群。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于非负矩阵分解与稀疏表示的多标签分类算法

传统的多标签分类算法是以二值标签预测为基础的,而二值标签由于仅能指示数据是否具有相关类别,所含语义信息较少,无法充分表示标签语义信息。为充分挖掘标签空间的语义信息,提出了一种基于非负矩阵分解和稀疏表示的多标签分类算法（MLNS）。该算法结合非负矩阵分解与稀疏表示技术,将数据的二值标签转化为实值标签,从而丰富标签语义信息并提升分类效果。首先,对标签空间进行非负矩阵分解以获得标签潜在语义空间,并将标签潜在语义空间与原始特征空间结合以形成新的特征空间;然后,对此特征空间进行稀疏编码来获得样本间的全局相似关系;最后,利用该相似关系重构二值标签向量,从而实现二值标签与实值标签的转化。在5个标准多标签数据集和5个评价指标上将所提算法与MLBGM、ML²、LIFT和MLRWKNN等算法进行对比。实验结果表明,所提MLNS在多标签分类中优于对比的多标签分类算法,在50%的案例中排名第一,在76%的案例中排名前二,在全部的案例中排名前三。