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报告题目:基于多维度视角的百度百科词条分类及评价研究
发布日期:2018-12-12  来源:杨继盛   查看次数:
 

报告人:朱庆华

工作单位:南京大学

报告时间:2018年12月16日(星期日)8:30

报告地点:威廉希尔一楼1111会议室

 

报告人简介

朱庆华,博士、教授、博士生导师。教育部长江学者特聘教授,南京大学信息威廉希尔副院长。兼任国务院学位委员会学科评议组成员、中国社科情报学会常务理事、中国信息经济学会常务理事、国际信息系统学会中国分会(CNAIS)理事、Aslib Journal of Information Management(SCI源刊)、《信息资源管理学报》等杂志编委。曾赴日本庆应大学、筑波大学留学进修;曾为台湾东吴大学客座教授、加拿大萨斯喀彻温大学访问教授、新加坡南洋理工大学访问教授。2002年12月入选江苏省高校“青蓝工程”第二期计划首批优秀青年骨干教师培养人选,2007年3月入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。2014年10月获江苏省哲学社会科学优秀成果一等奖,2015年11月获教育部人文社科优秀成果三等奖。在国内外专业核心期刊上发表论文100多篇,出版著作近10部。主持国家社会科学基金重大项目、重点项目、一般项目,国家自然科学基金项目、省部级以及国际合作科研项目10多项。

报告简介

将用户使用行为纳入百科词条评价体系中,从多维度视角对百度百科词条进行综合评价。研究基于4个维度,选取了12项量化指标作为研究指标,对百度百科词条作出综合评价;基于波士顿矩阵和BP神经网络方法提出了词条分类模型并进行了自动分类。结果说明用户使用行为指标与链接指标在词条综合评价中起到相对重要的作用;基于用户使用行为指标的词条分类方法可以体现词条在总体中所处的位置与发展趋势;自动分类方法可以准确判别单一词条所属的词条类别。

 

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