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基于商品评论主题模型的隐含狄利克雷分布研究 预览
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作者 周梁 方兴龙 《安徽工程大学学报》 CAS 2019年第1期78-84,共7页
伴随网络购物的发展,如何将众多非结构化评论提炼加工,提取商家和用户关心的有价值信息成为商品评论文本情感分析的重点。研究在原有LDA模型基础上,以汽车购买评论作为数据研究背景,针对用户的'知觉评论'对用户购买行为的影响,... 伴随网络购物的发展,如何将众多非结构化评论提炼加工,提取商家和用户关心的有价值信息成为商品评论文本情感分析的重点。研究在原有LDA模型基础上,以汽车购买评论作为数据研究背景,针对用户的'知觉评论'对用户购买行为的影响,将用户评论商品的信息及其与商家互评的信息纳入情感分布,同时关注到用户兴趣度随时间推移呈现下降趋势的规律,构建了UIB-LDA模型。经检验证明当样本取值在一定范围内,其查全率、查准率均明显优于传统LDA模型。 展开更多
关键词 LDA 知觉评论 UIB-LDA
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数据挖掘中PCA和LDA分类算法的比较 预览
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作者 李华 黄华梅 《信息与电脑》 2019年第6期46-48,共3页
分类是一种重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先输入数据,再利用相关的分类算法得到分类规则,对新的数据划分类别。笔者详细介绍了两种简单的分类降维算法:PrincipalComponentAnalysis(PCA)和Linear DiscriminantAnalysis(LDA)。通过... 分类是一种重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先输入数据,再利用相关的分类算法得到分类规则,对新的数据划分类别。笔者详细介绍了两种简单的分类降维算法:PrincipalComponentAnalysis(PCA)和Linear DiscriminantAnalysis(LDA)。通过比较这两种分类算法发现,LDA是有监督的降维方法,可选择分类性能最好的投影方向,而PCA是无监督的降维方法,可选择样本点投影具有最大方差的方向。 展开更多
关键词 PCA LDA 分类
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基于主题模型和专利数据的技术创新评价研究 预览
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作者 余本功 陈杨楠 杨颖 《现代情报》 CSSCI 2019年第1期111-117,168共8页
[目的/意义]专利是企业技术创新活动的重要成果,对专利数据进行分析,有利于客观评价企业技术创新能力。[方法/过程]从计量的角度对企业专利数据进行分析的同时,结合机器学习的方法,通过LDA模型对专利摘要文本进行内容挖掘,构建基于专利... [目的/意义]专利是企业技术创新活动的重要成果,对专利数据进行分析,有利于客观评价企业技术创新能力。[方法/过程]从计量的角度对企业专利数据进行分析的同时,结合机器学习的方法,通过LDA模型对专利摘要文本进行内容挖掘,构建基于专利文本内容的评价指标,建立由专利数量、专利趋势和专利内容三方面指标组成的技术创新评价体系。[结果/结论]采用熵值法确定各项指标对企业技术创新的影响权重,并通过实验对国内自主品牌制造企业进行技术创新评价,说明了评价方法的现实意义。 展开更多
关键词 主题模型 专利数据 LDA 内容挖掘 熵值法 技术创新评价
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AdaBoost算法在矿井突水水源的荧光光谱识别中的研究 预览
4
作者 周孟然 李大同 +3 位作者 胡锋 来文豪 王亚 朱松 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期485-490,共6页
矿井突水是影响矿井安全生产的重要因素之一,如果矿井发生突水,能够快速、准确地判别突水水源类型是治理矿井突水灾害保证生产安全的重要环节,因此,建立一个能够快速识别矿井突水水源的模型具有重要的意义。水化学分析法作为在传统的矿... 矿井突水是影响矿井安全生产的重要因素之一,如果矿井发生突水,能够快速、准确地判别突水水源类型是治理矿井突水灾害保证生产安全的重要环节,因此,建立一个能够快速识别矿井突水水源的模型具有重要的意义。水化学分析法作为在传统的矿井突水水源类型识别方法里应用最为广泛的识别方法,通过获得相应的pH值、离子浓度、电导率等参数,然后利用这些参数来建立突水水源的类型识别模型对矿井突水的类型进行判别。针对这种传统矿井突水水源识别方法在判别时间上耗时长和识别准确率低等不足,鉴于LIF技术具有分析速度快、灵敏度高等优点,提出了将线性判别分析(LDA)算法作为弱分类器的自适应提升(AdaBoost)算法用于激光诱导荧光(LIF)光谱识别矿井突水水源的新方法。用于实验的九种水样(每种水样各取50个样本)由淮南地区某矿的老空水、灰岩水以及按不同比例混合的老空水与灰岩水的七种混合水构成。将405nm激光器发射的激光打入被测水体并采集荧光光谱数据,然后对采集到450组荧光光谱数据进行分析,取其中360组光谱数据(每种水样各40组)用作训练集,取剩余90组光谱数据用作测试集。分别选取三种算法针对水样的激光诱导荧光光谱的分类进行了建模并将三种结果进行对比。首先利用决策树算法对光谱进行分类识别,在节点个数为8时决策树对测试集的分类效果最好,分类准确率达到91.11%。然后针对决策树算法分类效果的不足,利用决策树算法作为弱分类器的AdaBoost算法,当选取节点个数为9的决策树作为弱分类器的时,对训练集的分类准确率为97.78%。最后针对基于决策树的AdaBoost算法的泛化性能不足和为了获得更好的分类效果,提出了基于LDA算法作为弱分类器的AdaBoost算法,在设置迭代次数为150后对水样光谱数据分类准确率可以达到100%。通� 展开更多
关键词 矿井突水 LIF技术 决策树 LDA ADABOOST
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一种面向商品评价对象挖掘的领域词典构建法 预览
5
作者 石玉鑫 杨泽青 +1 位作者 赵志滨 姚兰 《软件工程》 2019年第1期1-7,共7页
通过挖掘商品评论中的评价对象,可以得知用户更关心商品哪些方面的属性,从而帮助企业改进商品,帮助用户选择商品。因此,商品评价对象的挖掘具有重要的意义。本文提出了一种用于商品评价对象挖掘的领域词典构建方法:首先基于LDA模型,提... 通过挖掘商品评论中的评价对象,可以得知用户更关心商品哪些方面的属性,从而帮助企业改进商品,帮助用户选择商品。因此,商品评价对象的挖掘具有重要的意义。本文提出了一种用于商品评价对象挖掘的领域词典构建方法:首先基于LDA模型,提出了一种领域基础词典的构建方法;然后,分别提出了基于词汇之间的PMI值和基于依存句法分析的领域词典扩充方法。本文基于京东商城的洗衣液产品真实评论数据集,使用构建的词典分别进行了一级标签评价对象挖掘和二级标签评价对象挖掘的实验。实验结果表明,本文提出的方法在进行评价对象挖掘时具有良好的性能;相比一级标签评价对象,扩充后的词典对二级标签评价对象挖掘的效果有更好的提升。 展开更多
关键词 领域词典 对象挖掘 商品评论 LDA PMI
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基于XGBoost算法的用户评分预测模型及应用
6
作者 杨贵军 徐雪 赵富强 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期118-126,共9页
【目的】基于用户网络评论构建有效的评分预测模型,挖掘用户消费行为特征。【方法】基于LDA模型,量化用户评论为主题特征向量作为解释变量,将用户评分作为被解释变量,采用XGBoost算法,并加入样本扰动和属性扰动生成多个模型进行集成,构... 【目的】基于用户网络评论构建有效的评分预测模型,挖掘用户消费行为特征。【方法】基于LDA模型,量化用户评论为主题特征向量作为解释变量,将用户评分作为被解释变量,采用XGBoost算法,并加入样本扰动和属性扰动生成多个模型进行集成,构建用户评分预测模型。【结果】针对某汽车门户网站的用户评论评分预测结果表明,该模型较好地揭示了用户对汽车商品的偏好。较逻辑回归、随机森林算法,其预测准确度分别高出13.73%、0.64%,且具有较高的计算效率。【局限】未融合其他方面的数据对用户行为特征进行更全面的刻画。【结论】将用户评论量化为主题特征向量,基于XGBoost算法能够准确、高效地预测用户评分。 展开更多
关键词 评分预测 XGBoost算法 LDA主题模型 文本特征提取 用户评论
基于用户关系和文本的微博用户相似性度量
7
作者 黄建军 方勇 何祥 《现代计算机》 2019年第9期33-37,共5页
用户相似性度量是用户关系分析的基础,在推荐系统、用户聚类、社区发现等方面都有重要的意义。对于微博用户的社交关系和微博文本分别给出相似度计算方法,并通过加权的方式构建综合的用户相似性度量方法。最后进行用户相似性度量的实验... 用户相似性度量是用户关系分析的基础,在推荐系统、用户聚类、社区发现等方面都有重要的意义。对于微博用户的社交关系和微博文本分别给出相似度计算方法,并通过加权的方式构建综合的用户相似性度量方法。最后进行用户相似性度量的实验分析和比较,实验结果表明,相对于传统的用户相似度计算方法,所提方法在准确率和召回率方面具有明显提升,说明该方法度量用户相似性的有效性。 展开更多
关键词 微博 社交网络 用户相似度 LDA 文本相似度
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临床医学课程知识主题图谱构建研究
8
作者 陆泉 谢祎玉 +3 位作者 陈静 张涵 崔浩冉 聂书源 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2019年第9期101-108,共8页
[目的/意义]从知识主题的角度切入,建立全面的课程知识体系,解决现有课程体系设计和教学中的课程间知识点重复及“知识孤岛”问题,从而有效开展专业知识服务。[方法/过程]以临床医学专业主干课程为研究对象,基于医学主题词表、电子教材... [目的/意义]从知识主题的角度切入,建立全面的课程知识体系,解决现有课程体系设计和教学中的课程间知识点重复及“知识孤岛”问题,从而有效开展专业知识服务。[方法/过程]以临床医学专业主干课程为研究对象,基于医学主题词表、电子教材、电子教案等医学教育数据,通过LDA模型挖掘课程中的知识主题,利用关联分析揭示课程间、知识主题间及课程与知识主题间的细粒度关联,从而构建临床医学课程知识主题图谱。[结果/结论]研究从专业课程体系与知识主题视角构建出领域知识图谱,有助于教学管理人员及师生掌握专业知识体系,开展知识导向型教学活动,推进医学领域知识组织与服务及智慧医学教育发展。 展开更多
关键词 课程知识主题图谱 知识图谱 LDA 关联分析 临床医学
基于LDA和随机森林的微博谣言识别研究——以2016 年雾霾谣言为例 预览
9
作者 曾子明 王婧 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期89-96,共8页
网络谣言的肆虐对人们的日常生活和社会稳定造成了较为严重的负面影响,为了辅助网络谣言管控的有效推进,本文以2016 年雾霾谣言为例,根据微博数据和以往研究定义了用户可信度和微博影响力特征变量,采用LDA主题模型深入挖掘微博文本的主... 网络谣言的肆虐对人们的日常生活和社会稳定造成了较为严重的负面影响,为了辅助网络谣言管控的有效推进,本文以2016 年雾霾谣言为例,根据微博数据和以往研究定义了用户可信度和微博影响力特征变量,采用LDA主题模型深入挖掘微博文本的主题分布特征,并基于以上特征变量采用随机森林算法进行谣言识别的模型训练。实验表明,LDA提取的文档-主题分布特征在谣言识别中发挥了重要作用,且基于LDA的随机森林模型能够有效提高谣言识别的准确率。 展开更多
关键词 微博 谣言识别 LDA 随机森林 雾霾
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关联材料结构优化新算法—LDA + eDMFT方法的基本理论探讨 预览
10
作者 孟利军 余俊 彭海艳 《凝聚态物理学进展》 2019年第1期16-22,共7页
理论上对晶体结构进行预测是凝聚态物理和材料科学中最基本的挑战之一。目前对弱关联材料的基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理晶体结构预测已经变得足够准确,可以和实验结果进行比较,并且结合动力学平均场理论(DMFT)的DFT + DMFT方法... 理论上对晶体结构进行预测是凝聚态物理和材料科学中最基本的挑战之一。目前对弱关联材料的基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理晶体结构预测已经变得足够准确,可以和实验结果进行比较,并且结合动力学平均场理论(DMFT)的DFT + DMFT方法使得对给定晶体结构的关联材料电子性质的预测成为可能。然而目前的LDA + DMFT方法,由于它的交换关联函数的半局部近似,使得它无法对关联电子材料的结构进行优化,如对莫特绝缘材料和关联金属的结构预测往往失败。因此,对这些材料的晶体结构预测必须发展新的有效算法。本文主要介绍目前国际上在统一的Luttinger-Ward泛函框架下可以对关联电子材料进行晶体结构优化的新算法—DFT-eDFMT方法的主要原理及基本应用。 展开更多
关键词 计算物理学 LDA + eDMFT方法 关联材料 结构优化
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基于主题模型的教学评价研究 预览
11
作者 张扬武 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第3期32-34,共3页
教学评价在促进课堂教学方面所起到的作用越来越重要,学生的主观评价内容往往过于繁杂,而且主题分散,不容易形成中心聚焦。针对教学评价中的内容分散,难以凝聚情感倾向的问题,本文提出一种基于主题模型的教学评价方法,根据贝叶斯概率理... 教学评价在促进课堂教学方面所起到的作用越来越重要,学生的主观评价内容往往过于繁杂,而且主题分散,不容易形成中心聚焦。针对教学评价中的内容分散,难以凝聚情感倾向的问题,本文提出一种基于主题模型的教学评价方法,根据贝叶斯概率理论,学生评价语句是学生对教师教学效果的情感主题的分布,然后在一定主题下的词语分布中产生一个词语,这个产生过程通过发现潜在主题分布,获得有价值的主题。实验结果表明,主题模型教学评价比传统方法更能获得真实有效的评价数据,帮助教师提升教学质量。 展开更多
关键词 教学评价 主题模型 LDA
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一种基于词加权LDA模型的专利文献分类方法 预览
12
作者 孙伟 刘文静 +1 位作者 葛丽阁 余璇 《计算机技术与发展》 2019年第3期23-29,共7页
传统的主题模型在进行文本分类时,特征词多选取统计规律下的高频词,而在专利文献分类中,多数专业词汇往往被高频词所淹没,造成主题模型在专利文献分类的准确率不高。对此,提出一种基于词加权的有监督LDA主题模型用于专利文献的分类。从... 传统的主题模型在进行文本分类时,特征词多选取统计规律下的高频词,而在专利文献分类中,多数专业词汇往往被高频词所淹没,造成主题模型在专利文献分类的准确率不高。对此,提出一种基于词加权的有监督LDA主题模型用于专利文献的分类。从专业词与高频词的共现关系出发,利用KeyGraph算法选取特征表征能力更优的关键词,再利用互信息函数计算各关键词权重,建立专业词字典。在此基础上,建立一个有监督的LDA模型,将词加权扩展至LDA模型,并采用GibbsSampling进行参数估计。在专利文献上进行分类实验,与LDA模型及其两种变型模型相比,该模型分类准确率分别平均提高了4.62%、3.74%和3.26%。表明该模型选取的高区分度的专业词汇与主题关联度更高,分类效率和准确率均有明显提高。 展开更多
关键词 加权模型 LDA KeyGraph算法 专利文献分类
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基于LDA改进的K—means算法在短文本聚类中的研究 预览
13
作者 冯靖 莫秀良 王春东 《天津理工大学学报》 2018年第3期7-11,共5页
在短文本聚类的过程中,常发现特征词的稀疏性质、高维空间处理的复杂性.由于微博的内容长度限制和特征稀疏性,特征向量的高维度被执行,导致模糊聚类结果.本文使用了Latent Dirichlet Allocation主题模型,对训练数据进行建模,并... 在短文本聚类的过程中,常发现特征词的稀疏性质、高维空间处理的复杂性.由于微博的内容长度限制和特征稀疏性,特征向量的高维度被执行,导致模糊聚类结果.本文使用了Latent Dirichlet Allocation主题模型,对训练数据进行建模,并将主题术语扩展原始微博的特征,从而丰富了聚类文本特征,提高聚类效果.实验结合K—means和Canopy聚类算法对文本数据进行处理,提出了LKC算法,弥补了K—means算法对初始聚类中心点选取的敏感性,结果实现了更高的精度和聚类F1-measure的测量值.F1值提高了10%,准确度提高了2%. 展开更多
关键词 短文本 LDA K-MEANS聚类 Canopy聚类
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基于知乎问答社区的内容推荐研究——以物流话题为例
14
作者 何跃 丰月 +1 位作者 赵书朋 马玉凤 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期42-49,共8页
【目的】通过研究知乎用户的社交行为,为用户更精准地推荐相关内容。【方法】提出基于关联规则-LDA主题模型内容推荐方法,通过构建特定话题下的共享子话题网络,并结合LDA模型提取子话题下的主题词,最终将相关子话题的内容精确推送给用... 【目的】通过研究知乎用户的社交行为,为用户更精准地推荐相关内容。【方法】提出基于关联规则-LDA主题模型内容推荐方法,通过构建特定话题下的共享子话题网络,并结合LDA模型提取子话题下的主题词,最终将相关子话题的内容精确推送给用户。【结果】实证研究发现,知乎平台的物流话题下存在多个具有高度共现性的子话题,其置信度均达到65%以上。【局限】收集的数据缺乏全面性,可能会对推荐结果产生影响。【结论】运用关联规则-LDA主题模型分析,能够为内容推荐提供新的研究思路。 展开更多
关键词 知乎 关联规则 LDA模型 内容推荐
基于LDA的社科文献主题建模方法 预览
15
作者 李昌亚 刘方方 《计算机技术与发展》 2018年第2期182-187,共6页
随着互联网的发展,文本分类和主题提取的应用越来越广泛,而主题模型在文本主题提取中起着很大的作用.LDA(latent Dirichlet allocation)模型是一种应用非常广泛且很成熟的主题模型,也是-个概率生成模型,可以很好地解决多词-义和-词多... 随着互联网的发展,文本分类和主题提取的应用越来越广泛,而主题模型在文本主题提取中起着很大的作用.LDA(latent Dirichlet allocation)模型是一种应用非常广泛且很成熟的主题模型,也是-个概率生成模型,可以很好地解决多词-义和-词多义的问题.但是当利用LDA模型对社科文献领域类的文档集进行主题建模时,由于该建模方法忽略了文档集自身的主题特点,提取的主题分布是偏向文档中高频词汇,所以造成最后提取的主题偏离文档的本质意义上的主题、结果不够准确.针对LDA模型对文档进行主题建模的过程,结合社科文献领域的文档特点,对主题建模的过程进行相应的改进,提出一种新的主题建模方法,从而使最终提取的主题更加准确,更符合文档集本身的主题特点. 展开更多
关键词 主题模型 LDA 社科文献 GIBBS抽样
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一种基于LDA主题模型的政策文本聚类方法研究
16
作者 张涛 马海群 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第9期59-65,共7页
【目的】利用LDA主题模型有效提升政策文本聚类精准度。【方法】通过对政策文本模拟数据的预处理、导入政策词表、LDA模型生成基础数据、利用加权算法进行文本计算等步骤对政策文本聚类。【结果】实验数据表明:k=4时,加权后的政策文本... 【目的】利用LDA主题模型有效提升政策文本聚类精准度。【方法】通过对政策文本模拟数据的预处理、导入政策词表、LDA模型生成基础数据、利用加权算法进行文本计算等步骤对政策文本聚类。【结果】实验数据表明:k=4时,加权后的政策文本聚类结果 G值最大,与初始人工分类数量吻合,Purity值和F值较高,因此验证该方法是合理有效的。【局限】实验中每步操作结果的精度都会对政策文本聚类的准确性产生影响。【结论】通过运用该方法的整体性设计,可对未来新政策的制定及对已有政策的反向评价检验和双向互动生成机制的形成提供借鉴。 展开更多
关键词 政策文本 LDA 主题模型 文本聚类
基于LDA模型的网页采集算法设计研究 预览
17
作者 胡六四 《大庆师范学院学报》 2018年第6期55-58,共4页
根据网页动态内容提出了一种具体采集方法,利用基于关联的LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法,设计了一个基于内容的网页动态内容采集算法.本算法能为网页中的动态内容提供自动注释,并且利用了动态内容和文本内容之间的语义关系.... 根据网页动态内容提出了一种具体采集方法,利用基于关联的LDA(Latent Dirichlet Allocation)算法,设计了一个基于内容的网页动态内容采集算法.本算法能为网页中的动态内容提供自动注释,并且利用了动态内容和文本内容之间的语义关系.基于关联的LDA提供了概念级匹配,来建立文本和网页动态内容之间的对应关系,以达到更高检索精确度.实验结果表明,与基于SVM方法相比,本算法具有较高的精确度和召回率. 展开更多
关键词 LDA 网页采集 动态内容
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基于LDA的个性化教学资源推荐系统 预览
18
作者 张华伟 《现代信息科技》 2018年第10期18-20,共3页
随着电子信息技术的发展,网络上产生了大量的评价数据。充分有效应用这些海量而稀疏的评价数据是进行电子推荐系统的关键。本文基于LDA算法设计和实现了一套教学资源个性化推荐系统,此系统根据用户的喜好、评价和浏览记录等,将相关的教... 随着电子信息技术的发展,网络上产生了大量的评价数据。充分有效应用这些海量而稀疏的评价数据是进行电子推荐系统的关键。本文基于LDA算法设计和实现了一套教学资源个性化推荐系统,此系统根据用户的喜好、评价和浏览记录等,将相关的教学资源推荐给用户。 展开更多
关键词 推荐系统 LDA 用户评价 教学资源
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基于作者自引的知识扩散分析 预览
19
作者 刘桂琴 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第7期146-149,共4页
[目的/意义] 受“被引频次”评价文献和作者影响力的影响,对作者自引的研究一直处于争议状态,从“逆向知识扩散”角度出发,结合文本相似度分析,探讨作者自引与知识扩散的关系。 [方法/过程] 以CNKI为数据来源,以“图书情报学”为... [目的/意义] 受“被引频次”评价文献和作者影响力的影响,对作者自引的研究一直处于争议状态,从“逆向知识扩散”角度出发,结合文本相似度分析,探讨作者自引与知识扩散的关系。 [方法/过程] 以CNKI为数据来源,以“图书情报学”为例,以近十年学科内发文量最高的18位学者作为重点研究对象,根据学者发表文献的参考文献,确定“自引文献”,并对比计算“施引文献—自引文献”“施引文献—非自引文献”“无自引施引文献”间的余弦相似度。 [结果/结论] 根据计算结果比较,学者施引文献与自引文献间的平均余弦相似度最高,语义相关度最高,体现了学者考虑到研究的延续性和继承性,受“内容驱动”而产生自引,有利于为读者提供更多的相关文献,帮助学者实现自身研究成果的知识扩散。 展开更多
关键词 CNKI 自引 语义相似度 LDA 知识扩散
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基于隐含语义分析的视频语义概念检测方法 预览
20
作者 周教生 《信息通信》 2018年第2期141-143,共3页
针对现有方法建立模型效率低、语义概念间孤立和模型适应性差等问题,文章采用了基于隐含语义分析和伪相关反馈的方法完成视频语义概念检测任务。通过LDA隐含语义分析,在隐含主题内分别训练SVM模型,同时在训练过程中采用增量学习的方式,... 针对现有方法建立模型效率低、语义概念间孤立和模型适应性差等问题,文章采用了基于隐含语义分析和伪相关反馈的方法完成视频语义概念检测任务。通过LDA隐含语义分析,在隐含主题内分别训练SVM模型,同时在训练过程中采用增量学习的方式,选择原模型中的支持向量和伪正负样本进行训练,然后通过隐含主题充分挖掘概念间关系,提高模型训练效率和检测的精度。通过实验表明,基于隐含语义分析和伪相关反馈的方法提高了视频语义概念检测的精度。 展开更多
关键词 LDA SVM 视频语义概念检测 伪相关反馈
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