本文關(guān)鍵詞：面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)信息采集及主題檢測(cè)技術(shù)研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《云南大學(xué)》 2010年

基于主題模型的專家檢索及應(yīng)用挖掘

王美姣  

【摘要】： 入21世紀(jì),人類社會(huì)正在由信息社會(huì)邁向知識(shí)社會(huì),掌握知識(shí)、勇于創(chuàng)新的人才成為企業(yè)和組織中最有價(jià)值的資源。無論是科學(xué)研究機(jī)構(gòu),還是社會(huì)生產(chǎn)部門(如企業(yè)、工廠),都需要那些擁有豐富專業(yè)知識(shí)、技能與經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域?qū)＜襾斫M織團(tuán)隊(duì),指導(dǎo)研發(fā),攻關(guān)技術(shù),以此來提高工作或生產(chǎn)效率,而如何通過有效的手段發(fā)現(xiàn)這些專家就日漸成為一個(gè)重要的科學(xué)問題。 作為一項(xiàng)檢索工作,專家檢索近年來受到了很多的關(guān)注,成為信息處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文先回顧了專家檢索的研究背景、現(xiàn)狀,闡述了其研究進(jìn)展,并就其研究方法如專家建模、鏈接分析、查詢擴(kuò)展、專家證據(jù)識(shí)別、隱含主題分析等作了分析和總結(jié),還統(tǒng)計(jì)分析了各類測(cè)試集,展望了該領(lǐng)域未來的研究方向。 針對(duì)特定的主題查詢已提出了很多排序候選專家的策略。其中最有效的方法是基于支持文檔的專家建模,但是這種方法建模查詢和候選專家關(guān)系時(shí)缺少捕獲查詢和候選專家的隱含語義聯(lián)系。本文提出潛在主題模型和支持文檔相結(jié)合的方法。該方法建模查詢和支持文檔為單詞-主題-文檔關(guān)系,而不是用語言模型建模單詞-文檔關(guān)系,另外,支持文檔的先驗(yàn)知識(shí)也被考慮來排序?qū)＜�。在元�?shù)據(jù)語料庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示潛在主題模型能有效的捕獲查詢和候選專家的語義關(guān)系,因此提高了專家檢索的性能。文中給出了評(píng)審專家自動(dòng)分配策略和多類型指標(biāo)條件下的專家排名,實(shí)現(xiàn)了評(píng)審專家自動(dòng)化推薦,并公平可靠地分配候選專家。 潛在主題模型的應(yīng)用研究越來越多,本文所述在生物信息學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用就是一個(gè)很好的實(shí)例。生物信息學(xué)已經(jīng)發(fā)展了大約30年的時(shí)間,特別是在過去10年里,該領(lǐng)域的發(fā)展一日千里,也出現(xiàn)了許多研究工作。這一領(lǐng)域的無論是一個(gè)新手,還是著名學(xué)者,都希望能夠一睹這一領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,并對(duì)該領(lǐng)域獲得一個(gè)直觀和量化的了解。本文將利用潛在主題模型,挖掘出生物信息學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)來發(fā)現(xiàn)重要的研究課題,量化這些主題的演變來顯示這一領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

摘要3-4

Abstract4-8

第一章 緒論8-11

1.1 研究背景與意義8-9

1.2 研究現(xiàn)狀9-10

1.3 本文的主要工作和內(nèi)容結(jié)構(gòu)10-11

第二章 專家檢索研究進(jìn)展11-21

2.1 引言11

2.2 專家檢索模型研究11-16

2.2.1 專家建模方法12-13

2.2.2 鏈接分析方法13-14

2.2.3 查詢擴(kuò)展方法14-15

2.2.4 專家證據(jù)識(shí)別15-16

2.3 專家檢索測(cè)試集16-19

2.4 專家檢索未來方向19-20

2.5 小結(jié)20-21

第三章 基于主題模型的專家檢索21-37

3.1 引言21-22

3.2 專家檢索的背景技術(shù)22-27

3.2.1 TF-IDF22-24

3.2.2 潛在主題模型24-27

3.2.2.1 先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率24

3.2.2.2 馬爾可夫鏈24-25

3.2.2.3 潛在的狄利克雷分布（LDA）25-26

3.2.2.4 基于Gibbs抽樣的LDA26-27

3.3 專家檢索的擴(kuò)展模型27-34

3.3.1 基礎(chǔ)模型27-28

3.3.2 候選專家和文檔關(guān)系建模28

3.3.3 查詢和文檔關(guān)系建模28-29

3.3.4 發(fā)掘文檔的先驗(yàn)知識(shí)29-30

3.3.5 實(shí)驗(yàn)和討論30-34

3.3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置30-31

3.3.5.2 評(píng)審專家檢索的LDA模型31-33

3.3.5.3 評(píng)審支持文檔先驗(yàn)知識(shí)的發(fā)掘33-34

3.4 評(píng)審專家推薦應(yīng)用34-36

3.5 小結(jié)36-37

第四章 主題模型的研究趨勢(shì)挖掘應(yīng)用37-46

4.1 引言37

4.2 在文檔集中檢測(cè)主題和發(fā)展趨勢(shì)的模型37-39

4.3 評(píng)審生物信息學(xué)的研究趨勢(shì)39-45

4.3.1 更加突出的主題40-41

4.3.2 已經(jīng)下降的主題41

4.3.3 高峰和波谷主題41-43

4.3.4 生物信息學(xué)中的交叉學(xué)科技術(shù)43-45

4.4 小結(jié)45-46

第五章 結(jié)語46-47

參考文獻(xiàn)47-52

攻讀碩士期間發(fā)表論文與參與項(xiàng)目52-53

致謝53

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>電子科技大學(xué)

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