%0 Journal Article
%T 面向维基百科服务计算领域的演化知识树 Evolution Knowledge Tree for Services Computing Domain in Wikipedia
%A 赵一
%A 何克清
%A 陈荆亮
%A 黄贻望
%A 黄颖
%J 武汉大学学报(理学版)
%D 2015
%X 针对已有知识树知识热点不突出、知识分类不准确以及结构不断演化等问题,本文面向维基百科的中文数据库"服务计算"领域密集型数据,提出了扩展的中文分词算法,抽取、分类出多种主题知识及其结构化信息,结合服务计算领域文档提出基于LDA改进的DKHM(文档-主题-热点)模型,使用Gibbs抽样算法对数据集采样,并消除原词条歧义分类,以建立演化知识树.实验结果表明:基于DKHM的聚类准确度高于一般的贝叶斯聚类,通过聚类发现的热点与真实热点的匹配度达60%以上,从而验证了演化知识树比维基百科原有知识树结构更合理,热点趋势效果更明显
%K 文档-主题-热点
%K Gibbs抽样
%K 演化知识树
%K 维基百科热点
%U http://whdy.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=b7ccffdd-74af-4ada-bb08-dd9bbcc43a07