项目综述

目前广告类目预测主要采用统计机器学习的方法，通过对广告条目进行分词、词性标注，命名实体识别等，提取相关特征，训练分类器等。面临的主要是：其一是广告的title往往很短，只有几个词或十几个词，容易引起特征稀疏的问题；其二是广告数据来源广泛，各个类别下的广告数目分布不均衡，直接训练分类器预测容易造成样本数目较少的类别分类精度下降。为了解决上述问题，在本申请课题中，我们以腾讯数据平台部丰富的用户广告数据为研究对象，以网络挖掘技术为研究手段，从短文本扩展和大类别分类模型建模两个方面展开研究：（1）基于维基百科的短文本分类技术；（2）基于多粒度的大类别分类模型。

代表性成果如下：

（1）论文发表方面

• Guangyou Zhou, Jun Zhao, Tingting He, and Wensheng Wu. An empirical study of topic-sensitive probabilistic model for expert finding in question answer communities. Knowledge-based systems (KBS), 66(1): 136-145. (SCI, IF=3.058)

• Guangyou Zhou, Yubo Chen, Daojian Zeng, and Jun Zhao. Toward Faster and Better Retrieval Models for Question Search. In: 22th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pages 2139-2148, San Francisco, CA, USA, October 27-November 1, 2013. (Full paper, acceptance rate=16.8%)

• Guangyou Zhou, Yubo Chen, Daojian Zeng, and Jun Zhao. Group Non-negative matrix factorization with natural categories for question retrieval in community question answer archives. In Processing of COLING 2014. Pages 89-98. (CCF B)

• Guangyou Zhou, Jun Zhao, and Daojian Zeng. Sentiment classification with graph co-regularization. In Processing of COLING 2014. Pages 1331-1340-98. (CCF B)

• Guangyou Zhou, Yan Zhou, and Tingting He. Bridging the language gap: learning distributed semantics for cross-lingual sentiment classification. In Processing of NLP&CC

（2）专利情况：

• 中国，国家发明专利，201410201027.7，2014年5月 （申请人：周光有，王巨宏，蒋杰，薛伟，管刚，赵军）

• 中国，国家发明专利，201410200769.8, 2014年5月（申请人：周光有，王巨宏，蒋杰，薛伟，管刚，赵军）

• 中国，国家发明专利，未知，2014年7月 （申请人：周光有，王巨宏，蒋杰，薛伟，管刚，赵军）

• 中国，国家发明专利，未知，2014年7月 （申请人：周光有，王巨宏，蒋杰，薛伟，管刚，赵军）

（3）获奖情况：

• COLING 2014最佳论文奖