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文本分类研究综述 下载：64 浏览：424

汪岿 刘柏嵩 《数据与科学》 2019年6期

摘要:
在大数据时代,网络上的文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理显得尤为重要。文本分类算法的研究起源于上个世纪50年代,一直受到科研人员的广泛关注。本文围绕文本分类的关键技术和基本流程进行重点阐述,主要包括文本预处理、词和文本的分布式表示、特征降维、分类算法等多个模块。其中详细分析了几种分类模型与分类方法,如深度学习、迁移学习、强化学习等等。此外,本文简单介绍了文本分类的评价指标与应用场景,并对当前面临的挑战及未来的发展趋势进行总结、预测。

融合网络图模型和排序模型的论文个性化推荐算法 下载：63 浏览：433

刘伟1 刘柏嵩1 王洋洋2 《数据与科学》 2019年3期

摘要:
研究学术论文的质量和用户身份在推荐过程中影响个性化推荐结果的准确率和质量的问题,在研究网络图模型和排序模型的基础上,提出一种融合网络图模型和排序模型的论文推荐算法,将论文质量融入用户-论文二部图,利用重启随机游走生成与用户兴趣相关的学术论文,最后利用排序模型对相关学术论文进行排序生成Top-N推荐列表。通过实验对比,结合论文的质量进行推荐相对于其他方法平均召回率提高了3. 62%,排序模型能够生成满足不同身份用户需求的推荐列表。
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