在线社交网络搜索与挖掘

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作者：杜军平//寇菲菲//周南//石磊

出版社：北京邮电大学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 网络与数据通信

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图文详情

ISBN：9787563563296
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：191
出版时间：2022-02-01
条形码：9787563563296 ; 978-7-5635-6329-6

内容简介

在线社交网络积累了大量用户产生的文本、图像和视频等跨媒体数据，而且数据呈现出显著的时空演化特性，这使得传统的搜索与挖掘技术已经难以适应用户在海量在线社交网络数据中精准搜索与挖掘信息的需求。本书聚焦在线社交网络搜索与挖掘关键理论与技术，从在线社交网络的跨媒体数据的获取与表达、语义学习与分析、智能精准搜索与挖掘三方面展开，系统深入地研究在线社交网络搜索与挖掘关键理论与技术，主要内容包括在线社交网络跨媒体时空信息的获取与表达、跨媒体大数据的语义学习与主题表达、在线社交网络突发话题发现、用户搜索意图理解与挖掘，以及支持时空特性与用户搜索意图理解的在线社交网络跨媒体搜索系统实现等。本书适用于计算机、人工智能、大数据相关专业研究生和高年级本科生的专业学习，也可供有关科研人员参考。

第1章在线社交网络跨媒体时空信息的获取与表达1 1.1引言1 1.2在线社交网络跨媒体时空信息的获取与预处理2 1.3基于时空主题模型的在线社交网络文本信息表达算法（OSNTR）的提出3 1.3.1OSNTR算法的研究动机3 1.3.2在线社交网络时空主题模型（STTM）的建立3 1.3.3时空区域、时间以及单词的主题分布5 1.3.4在线社交网络消息的文本主题语义表达6 1.3.5在线社交网络消息的时间主题语义表达7 1.3.6OSNTR算法的实现步骤7 1.3.7OSNTR算法实验结果与分析8 1.3.8OSNTR算法的复杂度分析16 1.4基于目标注意力机制的在线社交网络图像信息表达算法（IROA）的提出17 1.4.1 IROA算法的研究动机17 1.4.2 IROA算法描述17 ……

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