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当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在多个句子当中的问题,提出了一种基于图注意力网络的突发热点事件联合抽取方法,该方法分为三个阶段:基于TextRank的事件句抽取、基于图注意力网络的篇章级事件联合抽取、突发热点事件补全.在抽取出新闻主旨事件以后对整篇新闻做事件抽取,利用候选事件与新闻主旨事件的事件向量相似度以及事件论元相似度对该新闻主旨事件进行补全.实验结果表明,该方法在DUEE1.0数据集上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到83.2%、59.1%;在中文突发事件语料库上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到82.7%、58.7%,验证了模型的合理性和有效性. 相似文献
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为提升时空众包动态现实场景中任务分配总效用,提出一种基于在线随机森林的动态阈值算法(DTRF)。首先,根据众包平台中工人和任务的历史匹配数据初始化在线随机森林;然后,通过在线随机森林预测每位工人期望的任务回报率作为阈值,按阈值为每个工人选取候选匹配集;最后,从候选匹配集中选取当前效用总和最高的匹配,同时用分配结果更新在线随机森林。实验结果表明,所提算法在提升总效用的同时有效地提高了工人的平均收益。与贪心算法相比,所提算法的任务分配率提升了4.1%,总效用提升了18.2%,工人平均收益提升了11.2%。与随机阈值算法相比,所提算法在任务分配率、总效用、工人平均收益等方面都有较好的提升,且稳定性更好。 相似文献
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针对协同过滤算法在海量数据环境个性化推荐应用中存在的低效率问题,结合MapReduce框架特点,设计了一种应用于个性化推荐的基于位置编码的索引树(LB-Tree),创新性地将索引结构应用于个性化推荐。利用聚类资源的差异性存储策略,提升MapReduce任务处理并行性;根据聚类数据分布特征,以质心为圆心对聚类中的数据对象进行同心圆分层,并对每层采用不同长度的二进制编码来表达,将所有数据对象的编码组织成索引树结构,缩短频繁推荐的数据查找路径,达到个性化推荐时利用索引结构快速确定搜索空间的目的。与基于项目的Top-N推荐算法和基于最近邻的推荐算法(SBNM)相比,LB-Tree所需时间开销增长最慢,准确率最高,验证了方法的有效性和高效性。 相似文献
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针对互联网上大量自制视频缺少用户评分、推荐准确率不高的问题,提出一种融合弹幕情感分析和主题模型的视频推荐算法(VRDSA)。首先,对视频的弹幕评论进行情感分析,得到视频的情感向量,之后基于情感向量计算视频之间的情感相似度;同时,基于视频的标签建立主题模型来得到视频标签的主题分布,并使用主题分布计算视频之间的主题相似度;接着,对视频的情感相似度和主题相似度进行融合得到视频间的综合相似度;然后,结合视频间的综合相似度和用户的历史记录得到用户对视频的偏好度;同时通过视频的点赞量、弹幕量、收藏数等用户互动指标对视频的大众认可度进行量化,并结合用户历史记录计算出视频的综合认可度;最后,基于用户对视频的偏好度和视频的综合认可度预测用户对视频的认可度,并生成个性化推荐列表来完成视频的推荐。实验结果表明,与融合协同过滤和主题模型的弹幕视频推荐算法(DRCFT)以及嵌入LDA主题模型的协同过滤算法(ULR-itemCF)相比,所提算法推荐的准确率平均提高了17.1%,召回率平均提高了22.9%,F值平均提高了22.2%。所提算法对弹幕进行情感分析,并融合主题模型,以此来完成对视频的推荐,并且充分挖掘了弹幕数据的情感性,使得推荐结果更加准确。 相似文献
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针对单一社交网络平台中推荐相似用户结果单一,对用户兴趣和行为信息了解不够全面的问题,提出了基于知识图谱和重启随机游走的跨平台用户推荐方法(URCP-KR)。首先,在分割、匹配出的目标平台图谱和辅助平台图谱的相似子图中,利用改进的多层循环神经网络(RNN)预测出候选用户实体,再综合利用拓扑结构特征相似度和用户画像相似度筛选出相似用户;然后,将辅助平台图谱中的相似用户的关系信息补全到目标平台图谱;最后,计算目标平台图谱中的用户游走到社区内每个用户的概率,从而得到用户之间的兴趣相似度来实现用户推荐。实验结果表明,与协同过滤(CF)算法、基于跨平台的在线社交网络用户推荐算法(URCP)和基于多开发者社区的用户推荐算法(UR-MC)相比,URCP-KP在推荐精确率及推荐多样性等方面均有所提高,推荐精确率最高可达95.31%,推荐覆盖率最高可达88.42%。 相似文献
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针对现有的社会化推荐算法大都忽略了物品间的关联关系对推荐精度的影响,并且未能将用户评分与信任数据进行有效结合的问题,提出一种融合信任隐含相似度与评分相似度的社会化推荐算法(SocialTS)。首先,将用户间的评分相似度与信任隐含相似度进行线性组合以得到用户间可靠的相似朋友;然后,将信任关系融入到项目的相关性分析中,从而得到修正后的相似项目;最后,将相似用户、项目作为正则项添加到矩阵分解(MF)模型下,从而获取用户、项目更准确的特征表示。实验结果表明,当潜在特征维度为10时,与主流的社会化推荐算法TrustSVD相比,SocialTS在FilmTrust和CiaoDVD数据集上的均方根误差(RMSE)分别降低了4.23%和8.38%,平均绝对误差(MAE)分别降低了4.66%和6.88%。SocialTS不仅可以有效改善用户冷启动问题,还能较为准确地预测不同评分数量下用户的实际评分,且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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随着互联网上各种Web服务数量的快速增长,如何发现满足用户个性化、多样化需求的服务成为亟待解决的关键问题之一.文中提出了一种面向领域问题的、基于角色-目标-流程-服务模型的按需服务组织与推荐方法.该方法在对与领域问题相关的用户角色(R)、目标(G)、流程(P)和服务(S)进行建模的基础上,利用RGPS元素间的关联关系对领域中服务实现了按需组织,同时根据不同的用户需求表达方式相应地设计了3种服务推荐算法.最后,通过实验验证了所提方法的有效性,并结合实际案例介绍了所开发的系统平台. 相似文献