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基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法

作者:周南,杜军平,姚旭,梁美玉,薛哲,LEE,JangMyung | 微博搜索深度卷积神经网络深度学习搜索排序信息搜索

摘要:针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题,提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法,对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选,微博内容匹配通过卷积特征非线性变换对筛选结果进行匹配排序。微博内容筛选和微博内容匹配对国民安全话题相关的微博文本内容局部特征进行处理,对筛选结果进行相似度计算从而实现相似度匹配。实验结果表明该方法在微博搜索性能上优于现有同类方法,并验证了所提出方法针对安全话题的微博文本内容搜索的有效性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机科学与探索

《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊。办刊方针:坚持“双百”方针,传播计算机信息,把握行业动态,探索计算机的发展规律,开拓计算机科学技术发展的新思路,促进科技交流。报导计算机(硬件、软件)各学科具有创新性、前沿性、导向性、开拓性及探索性的科研成果。刊登内容提要:高性能计算机、体系结构、并行处理、计算机科学新理论、算法设计与分析、人工智能与模式识别、系统软件、软件工程、数据库、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、虚拟现实、多媒体技术及交叉学科的相互渗透和新理论的衍生等(如:认知科学、神经信息学、量子信息学、生物信息学等)。

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