基于语义约束LDA的商品特征和情感词提取

随着网络购物的发展,Web上产生了大量的商品评论文本数据,其中蕴含着丰富的评价知识。如何从这些海量评论文本中有效提取商品特征和情感词,进而获取特征级别的情感倾向,是进行商品评论细粒度情感分析的关键。本文根据中文商品评论文本的特点,从句法分析、词义理解和语境相关等多角度获取词语间的语义关系,然后将其作为约束知识嵌入到主题模型,提出语义关系约束的主题模型SRC-LDA（semantic relation constrained LDA）,用来实现语义指导下LDA的细粒度主题词提取。由于SRC-LDA改善了标准LDA对于主题词的语义理解和识别能力,从而提高了相同主题下主题词分配的关联度和不同主题下主题词分配的区分度,可以更多地发现细粒度特征词、情感词及其之间的语义关联性。通过实验表明,SRC-LDA对于细粒度特征和情感词的发现和提取具有较好的效果。     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于情感倾向特征的文本情感聚类

利用领域本体对产品评论文本中的特征及其评价词进行抽取,并将特征评价词的情感倾向与特征所在句子的情感倾向进行特征表示,得到文本特征矩阵,在此基础上,利用K-means算法实现了文本的情感聚类。为了验证该方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,结果表明,基于特征的情感倾向表示的权重相比布尔权重和LDA特征权重的聚类结果,在聚类的纯度和F值上有明显提高。     

卷积神经网络下的Twitter文本情感分析

随着社交网络的日益普及,基于Twitter文本的情感分析成为近年来的研究热点。Twitter文本中蕴含的情感倾向对于挖掘用户需求和对重大事件的预测具有重要意义。但由于Twitter文本短小和用户自身行为存在随意性等特点,再加之现有的情感分类方法大都基于手工制作的文本特征,难以挖掘文本中隐含的深层语义特征,因此难以提高情感分类性能。本文提出了一种基于卷积神经网络的Twitter文本情感分类模型。该模型利用word2vec方法初始化文本词向量,并采用CNN模型学习文本中的深层语义信息,从而挖掘Twitter文本的情感倾向。实验结果表明,采用该模型能够取得82.3%的召回率,比传统分类方法的分类性能有显著提高。     

中文博客多方面话题情感分析研究

博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息。现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求。该文提出一种基于LDA话题模型与Hownet词典的中文博客多方面话题情感分析方法。该方法首先利用数据语料训练LDA话题模型,然后以滑动窗口为基本处理单位,利用训练好的LDA模型对博客文本进行话题识别与划分;在此基础上,基于Hownet词典对划分后的话题段落进行情感倾向计算。该方法有助于同时识别博客文本所涉及的多方面子话题及每个子话题上的情感倾向。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的话题划分结果,也有助于改善情感分析的准确率。     

融合协同过滤与上下文信息的Bandits推荐算法

随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注。针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法。首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入自然语言处理领域的LDA(latent Dirichlet allocation)生成模型提取商品潜在特征;然后在传统Bandits算法的基础上融入邻居用户的协同作用提出了COLINBA(collaborativefiltering context linear Bandits)算法,该算法通过相似度权重因子控制邻居用户对推荐结果的贡献,使得协同作用更加精确有效,推荐完成后根据用户真实反馈以及所推荐商品的特征更新用户特征。最后采用真实数据集Delicious和Last.fm将该算法与该领域的最新方法进行比较,实验结果表明该算法对推荐效果有提升作用。     

结合LDA和用户特征的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法的冷启动和数据稀疏问题,提出一种结合LDA和用户特征的协同过滤算法.利用基于吉布斯采样的LDA主题模型生成项目-主题隶属概率矩阵,通过矩阵运算构造用户-主题评分数据,设计结合夹角余弦法的用户相似性计算方案,从概率角度论证方案处理稀疏数据的有效性;针对用户特征信息结合海明距离进行编码,设计冷启动用户相似性评价方案,提高冷启动用户相似性评价的合理性.基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法在面临数据稀疏和冷启动问题时均有较好推荐效果,在最近邻个数较少时有较好表现.     

基于改进降噪自动编码器的点击率预测

点击率(CTR)预测是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务. 针对提升点击率预测效果和处理冷启动问题, 本文中提出了一种基于改进降噪自动编码器的点击率预测模型ADVAE (ADditional Variational AutoEncoder),该模型在输入数据加入高斯随机噪声, 利用改进的降噪自动编码器生成新的嵌入特征, 然后分别进行低阶和高阶的特征交互来预测用户点击行为. 该方法可以在数据稀疏以及系统冷启动情况下, 更深层地学习特征嵌入与交叉之间的关系. 该模型关注特征域之间的交互, 动态修复低频数据的特征嵌入, 具有更强的鲁棒性. 此外, 该方法可以动态应用到其他深度学习模型, 具有更高的灵活性. 实验结果表明, 该方法在点击率预测和系统冷启动问题上的性能表现均优于现有方法.     

基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法

情感分析作为文本挖掘的一个新型领域,可用于分类、归纳用户发布的产品评论,从而有助于商家改善服务,提高产品质量;同时为其他消费者提供购买决策。本文提出一种基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法,对产品评论进行褒贬二元分类。在情感词抽取中,采用人工构造的情感词典对预处理之后的文本抽取情感词;用LDA模型建立文档的主题分布,以评论-主题分布作为特征,用SVM分类器进行分类。实验结果表明,本文方法在评论褒贬分类方面有着良好的效果。     

图像购物搜索技术研究综述

传统的电子商务网站主要通过商品名称的关键字来进行商品搜索,然而文字信息难以完整的描述商品的各种特征,并且存在人为操作的主观性,导致搜索结果与用户意图之间存在较大差异.基于内容的图像搜索技术通过提取商品图像的视觉特征进行搜索,为电子商务网站的发展提供了新的契机.本文在此基础上对图像购物搜索技术的研究工作进行梳理,总结研究现状,分析技术原理,并指明未来的发展趋势.     

基于弹幕情感分析的视频片段推荐模型

针对传统的视频情感分析方法计算效率较低且结果不易解释等问题,提出一种基于弹幕文本的视频片段情感识别算法,并以此作为视频片段的推荐依据。首先对基于情感分析的视频片段推荐问题提出形式化描述。其次,通过构建基于隐含狄利克雷分布（LDA）的弹幕词语分类,评估弹幕词语在视频片段中的多维情感向量,同时,根据视频片段之间的情感依赖关系推荐视频的情感片段。所提方法的推荐准确度比基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的推荐算法提高了28.9%,相对于传统LDA模型提高了43.8%。实验结果表明所提模型可有效应用于信息繁杂的不规则文本情感分析。     

面向用户偏好建模的个性化对话推荐算法

推荐系统的目标是从物品数据库中，选择出与用户兴趣偏好相匹配的子集，缓解用户面临的“信息过载”问题。因而近年来推荐系统越来越多地应用到电商、社交等领域，展现出巨大的商业潜力。传统推荐系统中，系统对用户的认知往往来源于历史交互记录，例如点击率或者购买记录，这是一种隐式用户反馈。对话推荐系统能够通过自然语言与用户进行多轮对话，逐步深入挖掘其兴趣偏好，从而向对方提供高质量的推荐结果。相比于传统推荐系统，对话推荐系统主要有两方面的不同。其一，对话推荐系统能够利用自然语言与用户进行语义上连贯的多轮对话，提升了人机交互中的用户体验；其二，系统能够询问特定的问题直接获取用户的显式反馈，从而更深入地理解用户兴趣偏好，提供更可靠的推荐结果。目前已经有不少工作在不同的问题设定下对该领域进行了探索，然而尽管如此，这些工作仍仅局限于关注当前正在进行的对话，忽视了过去交互记录中蕴涵的丰富信息，导致对用户偏好建模的不充分。为了解决这个问题，本文提出了一个面向用户偏好建模的个性化对话推荐算法框架，通过双线性模型注意力机制与自注意力层次化编码结构进行用户偏好建模，从而完成对候选物品的排序与推荐。本文设计的模型结构能够在充分利用用户历史对话信息的同时，权衡历史对话与当前对话两类数据的重要性。丰富的用户相关信息来源使得推荐结果在契合用户个性化偏好的同时，更具备多样性，从而缓解“信息茧房”等现象带来的不良影响。基于公开数据集的实验表明了本文方法在个性化对话推荐任务上的有效性。     

融合文本序列和图信息的海关商品HS编码分类

海关商品HS编码分类是企业和个人进出口贸易的重要国际程序。HS编码分类可以看作是一个文本分类问题,即给定一段商品的描述,确定商品由HS编码表示的所属类别。然而,该任务比一般的文本分类任务更具挑战性,原因是商品描述文本具有特定的层次结构,同时商品描述文本展现出了两个层次上的序列特征,并且商品描述文本还存在关键信息分散且描述形式多样的特点。现有的文本分类方法无法综合考虑以上因素来捕获商品描述文本中的关键信息。对此,文中提出了一种融合文本序列和图信息的神经网络(Text Sequence and Graph Information combination Neural Network,TSGINN)模型,用于解决海关商品HS编码分类问题。TSGINN将HS编码分类问题定义为基于词共现网络的子图分类问题,通过图注意力网络建模非连续词之间的关联关系,同时利用分层的长短期记忆网络结合商品文本层次结构捕获多层次的序列信息。在真实海关商品数据集上进行了实验,结果表明TSGINN模型的HS编码分类效果优于其他分类方法。     

基于LSTM的商品评论情感分析

随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.     

基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法

矩阵分解由于其简单可靠的特性,是推荐系统中最重要的算法之一,由于内积无法完全捕捉用户和商品间的交互,矩阵分解的性能难以继续提升。为了解决这个问题,改进了基础的距离度量分解模型,提出了基于偏置度量分解与隐反馈的协同过滤推荐算法,并对用户评分时间动态建模,进一步提升了模型性能。针对推荐系统中最常见的评分预测任务,分别在三个数据集上进行实验验证,实验结果表明所提出的模型的预测准确率有明显提升。     

面向视频冷启动问题的点击率预估

视频的点击率预估是视频推荐系统中的重要任务之一,推荐系统可以根据点击率的预估调整视频推荐顺序以提升视频推荐的效果.近年来,随着视频数量的爆炸式增长,视频推荐的冷启动问题也变得愈发严重.针对这个问题,提出了一个新的视频点击率预估模型,通过使用视频的内容特征以及上下文特征来加强视频点击率预估的效果;同时,通过对冷启动场景的模拟训练和基于近邻的替代方法提升模型应对新视频点击率预估的能力.提出的模型可以同时对旧视频和新视频进行点击率预估.在两个真实的电视剧（Track_1_series）和电影（Track_2_movies）点击率预估数据集上的实验表明：提出的模型可以显著改善对旧视频的点击率预估性能,并在两个数据集上均超过了现有的模型;对于新视频,相比于不考虑冷启动问题的模型只能获得0.57左右的AUC性能,该模型在两个数据集上分别获得0.645和0.615的性能,表现出针对冷启动问题更好的鲁棒性.     

基于用户兴趣模型的推荐算法

传统的协同过滤算法虽然可以很容易地挖掘出用户的兴趣爱好,但存在数据冷启动和稀疏性问题.针对这些问题,提出一种基于用户兴趣模型的推荐算法.首先通过LDA主题模型训练数据集得到物品-主题概率分布矩阵,利用物品-主题概率分布矩阵得到用户历史兴趣模型,然后结合用户历史行为信息和物品内容信息得到用户兴趣模型,最后计算用户与候选集之间的相似度,进行TOP-N推荐.在豆瓣电影数据集上的实验结果表明,改进后的推荐算法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题,并且明显提高了推荐质量.     

基于评论和物品描述的深度学习推荐算法

评论文本中蕴含着丰富的用户和物品信息,将其应用于推荐算法有助于缓解数据稀疏问题,提高推荐准确度.然而,现有的基于评论的推荐模型对评论文本的挖掘不够充分和有效,并且大多忽视了用户兴趣随时间的迁移和蕴含物品属性的物品描述文档,使得推荐结果不够准确.基于此,文中提出了一种基于深度语义挖掘的推荐模型(Deep Semantic...     

基于层次狄利克雷过程的交互式主题建模

随着信息技术的快速发展,大量的文本数据产生、被收集和存储.主题模型是文本分析的重要工具之一,被广泛地应用于分析大规模文本集.然而,主题模型通常无法直观而有效地结合用户的领域专业知识对模型结果进行修正.针对这一问题,提出了一个交互式可视分析系统,帮助用户对主题模型进行交互修正.首先对层次狄利克雷过程进行了改进,使其支持单词约束;然后,使用矩阵视图对主题模型进行展示,并使用语义相关的词云布局帮助用户寻找单词约束,用户通过添加单词约束迭代优化主题模型;最后,通过案例分析及用户研究来评价该系统的可用性.