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基于信息抽取技术的博客知识发现研究

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毕业论文范文题目：基于信息抽取技术的博客知识发现研究，论文范文关键词：基于信息抽取技术的博客知识发现研究
基于信息抽取技术的博客知识发现研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：博客作为Web2.0中的代表,引起了大众传播方式的一种变革。自其出现以后,持续影响和改变着互联网的交流模式。博客中热点主题的发现及相关人物的识别技术,越发受到人们的重视。同时,热点主题的发现及相关人物的识别技术都可做为其他进一步应用研究的基础。搜索引擎可依据主题进行主题搜索;数据挖掘系统则可以基于主题执行深度挖掘;对主题基于时间维进行分析,可以发现或预测网络中的流行趋势。人名识别技术则具有更重要的意义,也有更广泛的应用。搜索引擎在执行人（此处忽略..）名搜索时,可利用人名识别技术避免由重名所带来的歧义性,提高用户满意度;在识别出人名之后,可根据主题与人物以及人物与人物之间的关系构造社会网络;抽取出的人名还可以做为事件聚类的标准,提高聚类的准确性。并且,主题发现及人物识别技术都可作为“问--答”系统的基础。所以,对主题判定及人物识别的研究具有重要的学术价值。随着博客影响力的日益扩大,发现其中的热点主题及主题中的相关人物既可单独作为一个知识发现系统,也可做为其他推荐系统的一个子系统,（此处忽略..）因此对这部分内容的研究也将具有重要的商业价值。论文的主要工作包括以下方面:(1)主题判定研究了现有针对单篇博客文档主题词判定算法的特点与不足,提出了基于语义的主题词判定算法。利用共现词原理,构造共现矩阵,通过计算共现偏移实现主题词的抽取。实验结果表明,新的算法可获得较高的查准率与查全率,从而高效的判定文章主题。(2)热点主题发现通过对博客主题的分析,构造了一定时间段内博客主题的分布模型,定义了两个时间段内主题的总体变化因子和单个变化因子。并根据（文章此处忽略..）主题总体变化因子的不同,确定了不同情况下热点主题的判定标准。实验表明,新的算法能够有效的发现博客中现阶段的热点主题。(3)人名抽取针对传统人名抽取算法的不足,提出了规则与统计相结合的算法进行人名抽取。新的算法虽然增加了时间复杂度,但有效的提高了人名抽取的查准率与查全率。同时,本文利用监督学习的方法半自动的实现启发式规则的制定。该算法对标注好的训练集进行学习,确定包含人名的语法模式,并在对测试集抽取的过程中迭代学习,从而能够不断的确定新的规（略..）则并将其填充至规则库。(4)构建人物关联网络以从博客中抽取出的人名为基础,提出了构建人物关联网络的算法。该算法首先将抽取出的人名作为节点;然后判定各个人物之间是否有联系,如两个人物之间有联系,则将他们之间构建一条边;重复以上两步,最终构建出人物关联网络。并提出了判定人物关联可信度的算法。该算法基于主题,综合考虑主题内部及主题之间的人物共现情况,判定人物之间的关联可信度。从而最终构建出一个可信的人物关联网络。

以上为本篇毕业论文范文基于信息抽取技术的博客知识发现研究的介绍部分。

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