闫兴龙
- 作品数：3 被引量：12H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向浏览推荐的网页关键词提取被引量：4
- 2012年
- 在网页浏览推荐任务中,如何利用网页内容选取合适的推荐关键词是具有挑战性的研究热点.为了实现有效的关键词推荐方法,利用大规模的真实网络用户浏览行为数据,以及相关提取算法和新词发现算法实现并比较了基于领域关键词提取技术和基于查询词候选集合的关键词推荐方法.实验结果证明,2种方法都能够有效地表征用户信息需求,而第1种推荐方法的准确率更高,具有更好的推荐性能.
- 闫兴龙刘奕群马少平张敏茹立云
- 关键词：关键词提取网页关键词
- 基于锚文本分析的领域术语自动生成方法
- 本发明提出一种基于锚文本分析的领域术语自动生成方法，包括以下步骤：采集用户的浏览日志；对所述浏览日志进行处理以获得用户点击的锚文本和对应的点击结果地址；根据所述点击结果地址对所述锚文本进行处理以获得候选多字集合；基于新词...
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- 文献传递
- 基于网络资源与用户行为信息的领域术语提取被引量：8
- 2013年
- 领域术语是反映领域特征的词语.领域术语自动抽取是自然语言处理中的一项重要任务,可以应用在领域本体抽取、专业搜索、文本分类、类语言建模等诸多研究领域,利用互联网上大规模的特定领域语料来构建领域词典成为一项既有挑战性又有实际价值的工作.当前,领域术语提取工作所利用的网络语料主要是网页对应的正文,但是由于网页正文信息抽取所面临的难题会影响领域术语抽取的效果,那么利用网页的锚文本和查询文本替代网页正文进行领域术语抽取,则可以避免网页正文信息抽取所面临的难题.针对锚文本和查询文本所存在的文本长度过短、语义信息不足等缺点,提出一种适用于各种类型网络数据及网络用户行为数据的领域数据提取方法,并使用该方法基于提取到的网页正文数据、网页锚文本数据、用户查询信息数据、用户浏览信息数据等开展了领域术语提取工作,重点考察不同类型网络资源和用户行为信息对领域术语提取工作的效果差异.在海量规模真实网络数据上的实验结果表明,基于用户查询信息和用户浏览过的锚文本信息比基于网页正文提取技术得到的正文取得了更好的领域术语提取效果.
- 闫兴龙刘奕群方奇张敏马少平茹立云
- 关键词：新词发现WEB数据挖掘用户行为分析
