基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法

发布时间：2018-02-21 14:36

  本文关键词： 热点话题 微博 有意义串 特征聚类　出处：《通信学报》2013年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对微博数据特征稀疏、内容碎片化的特点,提出一种基于有意义串聚类的热点话题发现方法。结合重复串计算、上下文邻接分析和语言规则过滤多种策略,提取能够表达独立完整语义的有意义串,并将微博数据建模在相对较小的有意义串空间,通过聚类产生候选话题,根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明,该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维,对于微博空间的热点话题发现有效可行。
[Abstract]:In view of Weibo's sparse data features and fragmentation of content, a hot topic discovery method based on meaningful string clustering is proposed, which combines repeated string computing, context adjacency analysis and language rule filtering. Extracting meaningful strings that can express independent and complete semantics, and modeling Weibo data in a relatively small space of meaningful strings, generate candidate topics by clustering, and find hot topics according to heat ranking. The experimental results of Weibo data show that, To a certain extent, this method can reduce the dimension of Weibo's high-dimensional sparse space, and it is effective and feasible for the hot topic in Weibo space.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】：国家科技支撑基金资助项目(2012BAH46B01) 国家自然科学基金资助项目(61170230)~~
【分类号】：TP393.092;TP391.1

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本文编号：1522137