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为您找到包含“topic mining”的内容共2

郜振锋,范玉顺,郝予实

2016-05-18

服务个体和服务组合构成了服务系统的基本组成部分。面对数量众多、功能复杂的服务组合,如何挖掘其隐含的主题信息,对开发者创建新的服务组合的工作具有重要的指导意义。传统的主题挖掘方法一般是基于文本文档的。本文从服务组合的历史记录出发,使用概率主题模型对服务组合调用服务个体的过程进行建模,并挖掘隐含的主题。基于实际数据集ProgrammableWeb.com,本文将提出的基于服务组合历史记录的概率主题模型与传统的基于文本描述的模型进行实验对比,通过困惑度和DBI指标说明其能够挖掘出更高质量的隐含主题。

高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20120002110034

清华大学自动化系, 北京, 10084,清华大学自动化系, 北京, 10084,清华大学自动化系, 北京, 10084

#计算机科学技术#

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魏雯婕,苗夺谦

2017-05-02

本文通过两种科学知识图谱工具(VOSviewer和CiteSpace),对人工智能领域一、二区期刊近年来论文做了分析和挖掘。图谱展现的是人工智能领域的知识发展的历史和现状。结合内容分析深入挖掘人工智能领域的研究热点,并且分析这些热点之间的关联关系。结果显示,人工智能领域涵盖了丰富的内容,其中图像精度处理和神经网络控制优化是两大热点。不同主题的研究态势有明显的差别。对于科研人员把握该领域研究前沿和选题研究都有很大的指导作用。

高等学校博士学科点专项科研基金(20130072130004

College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, Tongji University Library, Shanghai 200092

#图书馆、情报与文献学#

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