10.3969/j.issn.1000-386x.2014.12.018
专家寻找模型融合框架研究
网络中存在着规模庞大的信息,搜索引擎如Google为网络海量信息的检索提供了有效的途径,但是许多潜藏的知识仍然无法被搜索到。而且,大量知识并未存储于文档或者数据库中,其中大部分仅存在于人脑中。对于网络中无法检索到的知识,则需要找到掌握这些知识的专家,并通过交流获取这些知识。目前专家寻找的方法有语言模型、主题模型等,这些方法各有优缺点。提出一种专家寻找模型融合框架,该框架可有效地将已有的专家寻找模型结合起来,从而提高专家寻找的精确度与鲁棒性。实验结果支持了这一结论。
专家寻找、文本挖掘、语言模型、主题模型
TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60903076。
2015-01-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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