蒋旦
- 作品数：5 被引量：6H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于信息聚合的科技新闻服务研究与实现
- 随着互联网媒体和用户分享渠道的增加，信息的海量增长造成了严重的信息过载问题。此时，相比于传统的信息聚合主要关注如何提供更加丰富的资源，信息筛选与过滤反而成为更加有价值的技术。如何帮助用户快速获取真正感兴趣的信息，提高用户...
- 蒋旦
- 关键词：语义相似度信息聚合科技新闻
- 基于语义和用户偏好的网络电视直播推荐方法
- 2016年
- 提出一种基于语义和用户偏好的网络电视直播实时推荐方法.该方法首先基于用户的历史记录构建用户偏好模型,然后使用基于词向量的语义相似度计算方法,分别计算待推荐节目和用户记录或待推荐节目和用户当前观看节目间的相似度,再结合该相似度和用户偏好求取用户对待推荐节目的虚拟兴趣,最后选出虚拟兴趣较高的一组节目作为对用户的实时推荐.实验结果表明,此方法的命中率在实时预测推荐的场景下较对比方法提高了10%以上,且在实时节目推荐的场景下有更好的推荐效果.
- 张翔袁政蒋旦朱明
- 关键词：用户偏好语义相似度
- 基于语义和图的文本聚类算法研究被引量：2
- 2016年
- 传统的文本聚类往往采用词包模型构建文本向量,忽略了词语间丰富的语义信息。而基于中心划分的聚类算法,容易将概念相关的自然簇强制分开,不能很好地发现人们感兴趣的话题。该文针对传统文本聚类算法的缺点,提出一种基于语义和完全子图的短文本聚类算法,通过对目前主流的三大语义模型进行了实验和对比,选择了一种较为先进的语义模型,基于该语义模型进行了聚类实验,发现新算法能较好地挖掘句子的语义信息且较传统的K-means有更高的聚类纯度。
- 蒋旦周文乐朱明
- 关键词：文本聚类语义相似度
- 综合时间及评分因素的电影评分预测方法被引量：2
- 2015年
- 提出一种改进的基于对分网络的评分预测方法,首先将用户对项目的行为记录利用对分网络来表示,利用对分网络的结构特征来设计算法。算法综合时间因素、评分差以及网络的路径信息,挖掘用户-项目对分网络顶点之间的关联性,计算用户之间的相似度,利用谱聚类算法建用户聚类为兴趣组,最后利用邻居用户的评分信息预测用户对未知项目的评分。在标准数据库上验证此方法的有效性,结果证明,方法的平均绝对误差低于对比方法达0.07以上。
- 周文乐朱明蒋旦
- 关键词：评分预测谱聚类
- 基于语义的短文本消重算法研究被引量：2
- 2017年
- 传统的文本消重技术局限于消除字面完全相同或者高度相似的信息,无法满足特定领域,比如新闻消重的要求。为了去除"话题重复"的新闻报导,提出一种两层短文本消重技术,在字面消重层的基础上,添加语义消重层,结合多个词向量空间模型捕获文本语义特征,试图检测属于同一话题的重复新闻。实验表明,本算法较单纯的基于字面的文本消重算法,在保证不降低检测准确率的条件下,能较大提高检测召回率。其应用于"科技视界"新闻服务系统中,取得良好效果。
- 蒋旦张翔
- 关键词：倒排索引语义相似度
