Subjects: Library Science，Information Science >> Information Science submitted time 2017-12-05 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract：【目的】利用 LSTM 模型和字嵌入的方法构建分类系统, 提出一种中文图书分类中多标签分类的解决方 案。【方法】引入深度学习算法, 利用字嵌入方法和 LSTM 模型构建分类系统, 对题名、主题词等字段组成的字 符串进行学习以训练模型, 并采用构建多个二元分类器的方法解决多标签分类问题, 选择 3 所高校 5 个类别的书 目数据进行实验。【结果】从整体准确率、各类别精度、召回率、F1 值多个指标进行分析, 本文提出的模型均有 良好表现, 有较强的实际应用价值。【局限】数据仅涉及中图分类法 5 个类别, 考虑的分类粒度较粗等。【结论】 基于 LSTM 模型的中文图书分类系统具有预处理简单、增量学习、可迁移性高等优点, 具备可行性和实用性。
Subjects: Library Science，Information Science >> Information Science submitted time 2017-12-05 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract： 【目的】通过分析中国农产品品牌评价领域的文献题名总结该领域的研究现状。【方法】对该领域的文献 题名进行 K-means 聚类, 分析每簇研究的重点内容, 分别使用因子分析、多维尺度分析和层次聚类分析进一步解 析聚类得到的每簇文献的特点。【结果】文献数量总体呈现“M”型趋势, 文献多采用模糊综合法, 从多个评价角 度集中探讨评价指标体系、评价模型、影响因素等方面。【局限】仅针对题名进行分析, 未涉及关键词与摘要文 本。【结论】聚类结果较好地揭示了中国该领域的研究现状, 但没有反映出种类农产品、Interband 品牌评估法相 关内容。
Hits
Hits
Downloads
Comment