Zhihu
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- 贻典 谷
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1 I I N G U N I V E R S P E K T Y
2 I
3 II
4 TF*IDF Agreement III
5 22 IV
6 1.1 Twitter Quora UV TAG TAG UCG , 2, 1
7
8 2.1 python requests [1] Scrapy [2], [3] Library of Congress Classification Outline [4] 2.1 ( ) dota N [1] [2] [3] [4] 3
9 2.3 Pearson 1.114**.131** N Pearson.114** 1.135** * N Pearson.131**.135** 1.129**.132**.385**.162** N Pearson ** 1.794**.064**.483** N Pearson **.794** 1.113**.614** N Pearson **.064**.113** 1.182** N Pearson *.162**.483**.614**.182** N **..01 * WE IEM9 lol? dota LCC Echarts 4
10 Gephi Ucinet6, SPSS20.0 Jieba [5] " " "dota" " " 2.3 Hearthstone: Heroes of Warcraft [5] 5
11 3.1 Quora [1] 3.1 [1] 6
12 ... Dieter Rams ios Holo UI... [2] Quora (DAG) [3], 1 ( ) () (), () 3.2 [2] [3] 7
13 3.2, () ( ),, LCC A A GENERAL WORKS( ) B B PHILOSOPHY. PSYCHOLOGY. RELIGION ( C C AUXILIARY SCIENCES OF HISTORY ( ) D D WORLD HISTORY AND HISTORY OF EUROPE, ASIA, AFRICA, AUSTRALIA, NEW ZEALAND, ETC. ( ) E E HISTORY OF THE AMERICAS F F HISTORY OF THE AMERICAS G G GEOGRAPHY. ANTHROPOLOGY. RECREATION H H SOCIAL SCIENCES I J POLITICAL SCIENCE J K LAW K L EDUCATION N M MUSIC AND BOOKS ON MUSIC O N FINE ARTS P P LANGUAGE AND LITERATURE Q Q SCIENCE R R MEDICINE S S AGRICULTURE T T TECHNOLOGY U U MILITARY SCIENCE V V NAVAL SCIENCE X () Z BIBLIOGRAPHY. LIBRARY SCIENCE. INFORMATION RESOURCES (GENERAL) Z 6 LCC LCC 8
14 第三章 话题组织 的排列方式 并且本文认为由图3.4 图3.4可以认为中图法的类目分布的均匀程度是高 于 LCC 的 一定程度上该环形树的缺口情况反映了该层级下树状结构的均匀程度 图 3.3 图 3.4 LCC 可视化结果 中图法可视化结果 对于图状的知乎的话题结构 可视化为图状排列 图3.5最为显著的结果为 未分类 节点 其本身是和大的分类体系是存在排斥的 在一定程度上 也可以理解 未分类节 点 为 话题树 的早期形态 开始的知乎并没有足够多的用户 讨论的话题也很少 不 需要复杂的分类体系 因此层级较少 而在不断的演化中 涌现了新的话题结构衍生 出了左图的 大树 图 3.5 知乎话题结构可视化 9
15 A 0 = {N 0 }, A 1 = ϕ(a 1 ) (A A 0 ) A n = ϕ(a n 1 ) (A n 1 i=1 A n 1 ) L i = A i L i i,ϕ(a i ) A i 3.6, ( 1) , ( ( DDC)( LCC) ( UDC)),,,, 11 10
16 3.4 11
17 IF*IDF html, j, k S i S j = S j k t=1(s t ) S I n I 1 = 2 n(n + 1) I n n J.C.Donohue
18 n = 1 2 ( I 1 ) (Freq ) Dota I TF*IDF TF-IDF TF (Term Frequency) d IDF (Inverse Document Frequency) IDF t n IDF t (term frequency TF) t f i, j = n i, j d j n i, j k n k, j D idf i = log 1 + j : t i d j d 1 + j : t i d j t i 0, 1 t f idf =t f i, j idf i t f idf 13
19 TF-IDF1 TF-IDF Agreement 1 i j Word i Sentence A, Word j Sentence B Sig A > Sig B Sig W or di > Sig W or d j Sig Sentence A, Sig A = Agreement other s + 1, Word i, Sig W or di = Sig B B,i B 200 (Agreement ) 14
20 Agreement TF-IDF 3 dota2 MOBA 4.2 Freq Agreement TF-IDF1 TF-IDF2 dota lol hts
21 i j Cooccurence i, j 2: i j Cooccurence i, j 3: i j Cooccurence i, j Matrix i, j = Matrix j,i = min(number i Sentence A, Number j Sentence A ) Matrix i, j i j Number i Sentence A i A Pearson ρ X,Y = cov(x, Y) σ X σ Y = (X µ X)(Y µ Y ) σ X σ Y 4.3 ( )
22 4.4 ( )
23 4.3.2 spss 4.2 SPSS () 4.3 ( ) 4.4 ( ) Ucinet MDS( ) 18
24 ,
25
26 21
27 [1] and.., 2015, 34(12): [2] and. :., 2015, (12): [3] J. Jeon et al. A framework to predict the quality of answers with non-textual features. In: Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 2006: [4] P. A. Duboue and J. Chu-Carroll. Answering the question you wish they had asked: The impact of paraphrasing for question answering. In: Proceedings of the Human Language Technology Conference of the NAACL, Companion Volume: Short Papers, 2006: [5] C. Shah and J. Pomerantz. Evaluating and predicting answer quality in community QA. In: Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 2010: [6] E. Agichtein et al. Finding high-quality content in social media. In: Proceedings of the 2008 International Conference on Web Search and Data Mining, 2008: [7] A. K. Lamjiri et al. Indexing low frequency information for question answering. In: Large Scale Semantic Access to Content (Text, Image, Video, and Sound), 2007: [8] D. Mollá and L. Pizzato. Indexing on Semantic Roles for Question Answering. In: IR4QA workshop at COLING, [9] S. Kim and S. Oh. Users relevance criteria for evaluating answers in a social Q&A site. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2009, 60(4): [10], and.,., 2013, 3(2): [11].., 2008, (2): [12]. [J]., 1992, 18(2): [13] and.., 2006, 32(2): [14] and. Web2. 0., 2011, (1): 1 5. [15], and. :., 2008, 27(9):
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