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| 編輯推薦： |
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应对大数据分析的智能信息处理模型。本书提出的这些模型和方法为网络信息资源的重组与再利用提供了良好的基础。研究成果可以供计算机应用技术、大数据与人工智能和管理科学与工程学科专业的研究人员、学生和工程技术人员学习参考。
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| 內容簡介： |
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本书以网络信息资源管理的重要工具--社会化标签系统为研究对象，在对国内外研究现状全面评述的基础上，从原始的标注信息入手，逐步融合社会化标注系统中蕴含的其它有用信息，研究并提出了：1基于共同共现群体相似度的标签谱聚类方法；2基于LDA Latent Dirichlet Allocation模型的标签综合聚类方法；3融合内容与链接分析的标签聚类方法等；系统地解决了社会化标注系统中存在的稀疏、歧义、语义模等问题，完善了标签聚类的方法体系。研究成果不仅为标签聚类知识的获取提供了有效的手段，也为网络信息资源的重组与应用提供良好的基础。本书可供科研单位、互联网和大数据企业、高校及其他相关部门参考使用。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2标签聚类方法中存在的问题分析3
1.3主要内容与本书的组织结构5
1.3.1主要内容5
1.3.2本书组织结构6
1.4本章小结8
第2章社会化标注及相关研究综述9
2.1社会化标注系统及其模型9
2.2社会化标注的相关研究综述11
2.2.1用户的标注动机与标签的分类12
2.2.2社会化标注的动态演化规律13
2.2.3标签的语义识别14
2.2.4标签的推荐15
2.2.5标签的可视化16
2.2.6标签在信息检索中的应用17
2.2.7标签聚类对相关研究的作用18
2.3本章小结18
第3章基于相似度的社会化标签聚类方法研究19
3.1引言19
3.2相关工作20
3.3传统的标签相似度测量方法21
3.3.1基于向量空间模型的方法21
3.3.2基于共现的方法25
3.3.3传统标签相似度测量方法的分析与总结26
3.4经典的聚类算法26
3.4.1K-means算法26
3.4.2凝聚式层次聚类算法27
3.4.3经典聚类算法的分析与比较27
3.5基于共同共现群体相似度的标签谱聚类方法27
3.5.1标签的共现关系分析28
3.5.2标签的共同共现群体相似度29
3.5.3谱聚类算法32
3.5.4标签共现谱聚类算法33
3.6实验与分析34
3.6.1实验数据集34
3.6.2评价指标35
3.6.3实验结果分析36
3.7本章小结47
第4章基于主题模型的社会化标签聚类方法研究48
4.1引言48
4.2相关工作49
4.2.1LDA主题模型49
4.2.2LDA吉布斯采样Gibbs Sampling公式的推导50
4.2.3LDA在社会化标注中的应用53
4.3基于LDA的标签综合聚类方法54
4.3.1三元标注关系中标签的语义分析54
4.3.2基于LDA的标签综合聚类方法的建模55
4.3.3聚类步骤58
4.4实验与分析59
4.4.1LDA主题模型的评价59
4.4.2基于LDA的标签综合聚类结果的评价60
4.5本章小结70
第5章融合内容与链接分析的社会化标签聚类方法研究71
5.1引言71
5.2相关工作72
5.2.1对社会化标注系统中用户社会关系的利用72
5.2.2对社会化标注系统中资源内容和资源引用关系的利用73
5.3融合用户社会关系的标签LDA模型及其标签聚类方法74
5.3.1用户社会关系建模及其链接分析74
5.3.2融合社会关系的用户加权标签LDA模型77
5.3.3实验与分析78
5.4融合引用关系的资源内容与标签的联合LDA模型及其标签聚类方法82
5.4.1资源引用关系建模及其链接分析83
5.4.2资源内容的表示84
5.4.3基于资源加权的词与标签的联合LDA模型84
5.4.4实验与分析87
5.5融合内容与关系的标签综合LDA模型及其聚类方法91
5.5.1融合内容与关系的标签综合LDA聚类方法91
5.5.2实验与分析93
5.6本章小结96
附录 主要符号说明97
参考文献98
后记105
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| 內容試閱：
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互联网几乎容纳了现阶段人类社会发展过程中的全部信息，已经成为全面记载并传播人类文明的重要载体。对互联网上的网络信息资源不断地进行优化、组织与管理，充分、合理且高效地利用互联网中的各种信息资源，对于推进我国的信息现代化建设，促进国民经济的发展具有十分重要的社会意义和应用价值。
作为互联网上用户搜索、组织、管理和共享网络资源的一种机制，社会化标注允许广大互联网用户在一个自由开放的环境中对自己感兴趣的网络资源，依据自身的理解和喜好选择合适的标签进行标注，由此在用户、资源和标签之间产生了大量的标注信息。
由于社会化标注具有自由化和公开性的特点，不同时间或背景下所产生的标注信息导致社会化标签存在语义模糊、歧义、稀疏、冗余等问题，造成标签组织的混乱和信息描述的不一致性，制约了社会化标注系统的应用。进行标签聚类有助于揭示标签的内在一致性和凝聚性，从而发现标签聚集体所隐含的共同信息、概念与知识，有助于标签的重新组织与再应用。但是，现有的标签聚类方法大都从标注系统中的三元标注关系入手来聚类标签，这些方法容易引起标签语义丢失等问题；此外，这些方法没有考虑社会化标注中存在的其它有用信息如用户的社会关系、资源的内容等信息。为了获取更有价值的聚类知识，笔者开展了标签聚类方法的研究工作。本书以社会化标注系统中的标注信息为基础数据资源，并扩展利用社会化标注系统中的资源内容等相关信息，研究标签聚类的相关方法，为基于标签聚类的其它相关研究与应用提供良好的基础。本书主要探讨并研究了以下重要问题。
首先，针对当前的标签相似度测量方法容易引起标签的语义信息丢失等问题，提出标签的共同共现群体相似度，从全局的角度完整地利用三元标注信息度量标签的语义相似性；为了缓解标注数据空间结构复杂所引起的标签数据分布不规则现象，在标签共同共现群体相似度的基础上提出谱聚类方法，利用谱聚类算法可以处理任意分布的数据且能收敛到全局最优解的优势来实现标签的聚类。即研究并提出了基于共同共现群体相似度的标签谱聚类方法。
其次，由于三元标注数据中用户的标注信息和资源的被标注信息之间所蕴含的标签语义具有关联性、重叠性与差异性等特点，为了完整揭示标签中隐藏的语义结构，本书从潜在主题的角度去研究标签的聚类方法。将三元标注关系分割成用户-标签和资源-标签这两个二元关系，分别建立基于用户的标签主题模型和基于资源的标签主题模型，在此基础上，综合标签在这两类主题上的主题分配结果建立标签主题的二次学习模型，通过迭代学习出标签的混合主题并实现标签的聚类。即研究并提出了基于LDA Latent Dirichlet Allocation模型的标签综合聚类方法。该方法实现了标签整体语义的分割、重构与聚类识别。
再次，基于融合社会化标注环境中存在的多源相关信息有利于提升标签的主题识别能力与聚类质量这一假设，研究并提出了融合用户社会关系的标签LDA模型及其标签聚类方法，以及融合引用关系的资源内容与标签的联合LDA模型及其标签聚类方法，并在这两种LDA模型的基础上，提出了融合内容与关系的标签综合LDA模型及其标签聚类方法。即研究了融合内容与链接分析的标签聚类方法。
结果表明，本书研究并提出的标签聚类方法在各自的领域范围内比其它的标签聚类方法能够获取更好的聚类结果。本书的研究成果较系统地解决了社会化标注系统的稀疏、模糊、歧义等问题。希望本书能为社会化标注系统及网络信息资源的重组与深化应用贡献一份力量。本书可供计算机应用技术、大数据与人工智能和管理科学与工程学科专业的研究人员、学生和工程技术人员学习参考。
本书是笔者在长期从事智能信息处理相关研究的基础上形成的一本专著，在此，谨对长期以来共同工作、学习和生活的老师、同事和同学们表示深切感谢，感谢他们在长期科研工作中对本书的贡献。本书是在胡学钢教授的悉心指导和全力支持下完成的。本书的形成过程中，得到了王浩教授、葛斌教授、赵光明教授、高召宁教授、李英明教授、何叶荣教授、林跃进教授、李培培副教授等多位老师的帮助，并得到了孟祥瑞教授、王向前教授的鼓励与支持。杨超宇副教授、何伟、杨恒宇、潘剑寒、王翔、许紫薇、邵美庆、汪刘凯等为本书的数据采集及实验做出了很多工作，在此一并表示感谢。感谢方艳、李佳怡对本书的支持。
本书在国家自然科学基金面上项目基于协同训练策略的不完全标记数据流分类问题研究No.61273292、教育部人文社会科学研究青年基金项目社会化标注环境下的标签层次关系发现方法研究No.13YJCZH077、安徽省自然科学基金面上项目基于多源信息融合的社会化标签主题识别方法研究No.1808085MG221、南阳师范学院高层次人才资助基金、南阳师范学院学术著作出版基金和南阳师范学院卧龙学者奖励计划等项目的资助下完成。最后，在本书成稿过程中参考或引用了国内外一些学者的论著，在此表示感谢。由于时间仓促，水平有限，不足之处在所难免，敬请读者批评指正。
著者
2020年6月
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