基于本体进化的自适应中文话题跟踪算法研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870913-s040学科分类号：120100硕士学位论文基于本体进化的自适应中文话题跟踪算法研究研究生姓名王宇阳学科、专业管理科学与工程研究方向信息管理与信息系统指导教师马静教授南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二О一三年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEconomicsandManagementResearchonAlgorithmofAdaptiveChineseTopicTrackingBasedonOntologyEvo

2、lutionAThesisinManagementScienceandEngineeringbyWangYuyangAdvisedbyProf.MaJingSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2013承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航

3、天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要面对海量的网络信息，如何快速精准地挖掘出与某个话题相关的信息是人们关注的首要问题，但是人工进行收集和跟踪是不现实的，因此需要借助计算机进行处理。话题跟踪（TT）即是在此应用背景下产生的，自适应话题跟踪（ATT）是在其基础上嵌入了自学习机制，使得跟踪系统能够依据话题的发展更新话题模型，有效追踪话题报道的趋势。国外关于自适应话题跟踪开始得比较早，研究成果比较丰富，国内有关方面的研究也进行了很

4、多探索，但是从知识层面着手的较少，因此本文尝试从目前受到广泛关注的本体这个层面入手，探讨中文话题的本体构建和进化方案，并应用于话题的自适应跟踪。本文首先介绍了话题跟踪的相关基础理论，详述了话题跟踪过程及涉及的关键技术，分析了现有话题跟踪方法的不足，同时介绍本体的知识，并分析了本体的特点和本体进化的概念；接下来针对现有话题跟踪方法的不足，分析了网络新闻报道的语义特征，对应提出了基于本体的中文话题报道模型表示方法，并提出基于本体进化的自适应话题跟踪算法；最后实现了基于本体进化的自适应话题跟踪算法并与传统方法进行实验对比，验证了算法具有一定的有效性。具体创新点有：（1）基于新闻报道本身具备

5、的特点和内在语义关系，创建了基于本体的话题模型和报道模型；（2）提出了基于本体的话题模型/报道模型的相似度计算方法。关键词：本体，本体进化，话题跟踪，自适应话题跟踪，算法研究i基于本体进化的自适应中文话题跟踪算法研究ABSTRACTIntheworldwithnumerousnetworknewsreports,thefirstissueforpeopleishowtoacquireinformationrelatedtothetopicaccurately.Butitisimpossibletodothisallbypeoplethemselves,whichneedsthehel

6、pofthecomputer.Topictracking(TT)isgeneratedinthiscontext.Adaptivetopictracking(ATT)isaself-learningmechanismbasedontopictracking,whichmakestrackingsystemupdatetopicmodelaccordingtothedevelopmentofthetopic,andeffectivelytrackthetrendoftopicreports.TheforeignresearchaboutATTstartedlongtimeago,and

7、therearemanydomesticresearches.Butthereislittleresearchontheperspectiveofknowledge.Sothisthesisintroducesontologywhichisasemantictechnologyforknowledgerepresentationofthenetworkenvironment,discussesontologyconstructionandevolution