面向不均衡数据集的在线式异质媒体网络事件发现

发布时间：2018-10-23 20:38

【摘要】：随着互联网的发展,网络数据呈现出异质数据多、文本标签化、数据不均衡等特点,这使得传统的基于长文本在线式网络事件的方法逐渐失效。采用改进的Single Pass方法进行在线式异质媒体网络事件发现:首先,通过分析网络数据中的不均衡性,重新设计相似度计算公式;其次,设计滑动时间窗口来提高Single Pass的算法效率;最后在Flickr的SED2014数据集上开展实验。实验结果表明,提出的算法具有有效性和实用性。
[Abstract]:With the development of the Internet, the network data presents many characteristics, such as heterogeneous data, text tagging, data imbalance and so on, which makes the traditional method based on long text on-line network events gradually ineffective. The improved Single Pass method is used to discover the events in the on-line heterogeneous media network. Firstly, by analyzing the imbalance in the network data, the similarity calculation formula is redesigned. Secondly, the sliding time window is designed to improve the efficiency of the Single Pass algorithm. Finally, the experiment is carried out on the SED2014 data set of Flickr. Experimental results show that the proposed algorithm is effective and practical.
【作者单位】： 南阳师范学院软件学院;北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室;南阳师范学院计算机与信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目重点项目(613300194) 河南省科技计划项目(142300410044) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A520057,15B520022) 河南省基础与前沿技术研究项目(142300410396) 南阳师范学院校级项目(QN2015025)资助
【分类号】：TP393.0

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本文编号：2290400