-
公开(公告)号：CN112100317A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011017875.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于主题语义感知的特征关键词提取方法，具体包括如下过程：首先，利用关键词与文档主题之间的语义相关度的量化方法，计算关键词集合中每一个关键词的信息增益得分，并计算文档中每一个关键词的主题频率‑逆主题频率(TF‑ITF)得分；然后，选取信息增益得分最大的前κ个关键词，构成信息增益特征关键词集合；并分别针对每个文档，选取该文档中主题相关度得分最大的前λ个关键词，进而构成全局主题信息特征关键词集合；最终，对全局信息增益特征关键词集合和全局主题信息特征关键词集合进行合并，生成最终的特征关键词集合。本发明综合考虑关键词之间以及关键词和文档之间的主题语义关系，实现表征文档主题语义信息的特征关键词提取。
-
公开(公告)号：CN112100317B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011017875.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开一种基于主题语义感知的特征关键词提取方法，具体包括如下过程：首先，利用关键词与文档主题之间的语义相关度的量化方法，计算关键词集合中每一个关键词的信息增益得分，并计算文档中每一个关键词的主题频率‑逆主题频率(TF‑ITF)得分；然后，选取信息增益得分最大的前κ个关键词，构成信息增益特征关键词集合；并分别针对每个文档，选取该文档中主题相关度得分最大的前λ个关键词，进而构成全局主题信息特征关键词集合；最终，对全局信息增益特征关键词集合和全局主题信息特征关键词集合进行合并，生成最终的特征关键词集合。本发明综合考虑关键词之间以及关键词和文档之间的主题语义关系，实现表征文档主题语义信息的特征关键词提取。
-
公开(公告)号：CN109271485B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201811092172.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持语义的云环境加密文档排序检索方法，包括两个阶段：第一阶段为数据预处理和外包，利用LDA模型生成文档‑主题矩阵和关键词‑主题矩阵，并计算主题概率向量和关键词概率，将其发送至数据检索端；生成密钥组合并对文档和文档‑主题矩阵进行加密，生成加密文档集合加密文档主题矩阵发送到云服务器。第二阶段为加密文档排序检索，将生成加密形态的检索陷门，发送到云服务器端执行排序检索，返回主题语义最相关的k个加密文档；然后，将收到的加密文档进行解密，进而获得最终的明文检索结果。采用本发明可使数据预处理和排序检索的执行效率显著提高，同时也保护了检索关键词的私密性，且引入LDA模型实现了支持语义的排序检索功能。
-
公开(公告)号：CN109271485A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811092172.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持语义的云环境加密文档排序检索方法，包括两个阶段：第一阶段为数据预处理和外包，利用LDA模型生成文档-主题矩阵和关键词-主题矩阵，并计算主题概率向量和关键词概率，将其发送至数据检索端；生成密钥组合并对文档和文档-主题矩阵进行加密，生成加密文档集合加密文档主题矩阵发送到云服务器。第二阶段为加密文档排序检索，将生成加密形态的检索陷门，发送到云服务器端执行排序检索，返回主题语义最相关的k个加密文档；然后，将收到的加密文档进行解密，进而获得最终的明文检索结果。采用本发明可使数据预处理和排序检索的执行效率显著提高，同时也保护了检索关键词的私密性，且引入LDA模型实现了支持语义的排序检索功能。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.022 seconds)
