热点特征深挖下的高效微博热门话题预测

发布时间：2017-11-26 04:14

  本文关键词：热点特征深挖下的高效微博热门话题预测

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【摘要】：提出一种基于数据挖掘的微博热门话题预测方法,在对微博词汇进行基于词频的热门分类基础上,通过热点发现、特征提取、发现学术领袖、热点追踪、关注学术领袖和热点分析6个阶段对预测进行分析和处理。通过统计的方法实现热门预测结果输出。采用一组网络词汇进行实际的热门预测仿真分析,结果显示,基于数据挖掘的微博热门话题预测方法能够更好的实现微博热门话题的预测,预测结果聚类特性优于传统预测方法,算法收敛特性好,具有很好的预测使用价值。
【作者单位】： 河南广播电视大学;
【基金】：2013河南省社科联资助项目(SKL-2013-598)
【分类号】：TP311.13;TP393.092
【正文快照】： 0引言数据挖掘技术是现代先进的数据深处理技术,它采用数据与数据之间、数据与文本之间的相互特征关系作为研究和识别对象,通过深层次的细微特征提取方法,将数据之间深层次的特征提取出来,作为下一步数据处理的输入因素。由于数据挖掘方法是一种先进的数据处理手段[1],所以在

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张彦超;刘云;李勇;沈波;;基于自动生成模板的Web信息抽取技术[J];北京交通大学学报;2009年05期

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中国重要会议论文全文数据库 前3条

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3 冯少卿;都云程;施水才;;基于模板的网页主题信息抽取[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前9条

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4 张彦超;社交网络服务中信息传播模式与舆论演进过程研究[D];北京交通大学;2012年

5 黄石;转型期犯罪治理模式变迁研究[D];武汉大学;2013年

6 刘行军;微博用户及其信息传播影响因素研究[D];华中师范大学;2013年

7 万平;中国公众参与预算研究[D];南开大学;2013年

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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3 汪涵;金融投资数据仓库中数据融合的设计与实现[D];电子科技大学;2010年

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8 王伟;搜索引擎智能化技术中若干关键问题的研究与实现[D];河北科技大学;2011年

9 戴支荣;基于Lucene的面向主题信息搜索系统的关键技术分析及应用[D];武汉理工大学;2011年

10 高永胜;基于树形结构的网页数据抽取模式研究及应用[D];大连理工大学;2011年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张彦超;刘云;李勇;沈波;;基于自动生成模板的Web信息抽取技术[J];北京交通大学学报;2009年05期

2 刘婷;胡宝清;;基于聚类分析的复杂网络中的社团探测[J];复杂系统与复杂性科学;2007年01期

3 荆涛,左万利;基于可视布局信息的网页噪音去除算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2004年S1期

4 杨楠,弓丹志,李_，

本文编号：1228502