84、利用DBpedia丰富主题模型与FuhSen搜索引擎：技术解析与应用探索

利用DBpedia丰富主题模型与FuhSen搜索引擎：技术解析与应用探索

在当今信息爆炸的时代，如何高效地处理和分析海量数据成为了关键挑战。本文将深入探讨利用DBpedia丰富主题模型以及FuhSen这个基于关键字的联合搜索引擎的相关技术和应用。

1. 利用DBpedia丰富主题模型

在评估主题模型时，使用了Twenty Newsgroups数据集。该数据集是信息检索任务中常用的文档语料库。由于原数据集中相似主题的标签区分过于细致，难以准确区分，因此将标签数量减少到7个，分别是：摩托车、宗教、科技、科学、体育、政治和其他。基于此，为该数据集挖掘了14个主题。

评估指标	传统模型	丰富词模型
聚类效果	一般	优于基线，与知识库建立关联
困惑度	-	用于证明不同特征数据集下困惑度非代表性指标

评估结果显示，丰富词模型在聚类效果上优于基线模型，能够提供与知识库相关联的聚类。同时，为了证明困惑度并非适用于所有具有不同特征的数据集，还给出了从Twenty Newsgroups数据集挖掘的主题模型的困惑度值。

在挖掘资源 - 主题模型方面，通过利用DBpedia中的资源，并将输入文档的特征数量减少80%以上，仍能达到与传统LD