基于SVM过滤的微博新闻话题检测方法

发布时间：2018-12-24 11:15

【摘要】：在基于聚类的话题检测方法上提出了一种基于SVM过滤的检测方法,该方法在聚类前将微博文本特征抽象成用于输入向量机的向量,对微博文本进行过滤,降低了计算量。并针对微博聚类的长尾现象提出了基于高频词排序的改进单遍聚类方法,能很好地检测孤立点的存在。实验表明,该方法在海量微博数据中能有效地检测出新闻话题。
[Abstract]:In this paper, a method based on SVM filtering is proposed for topic detection based on clustering. Before clustering, Weibo text features are abstracted into vectors used in input vector machines. An improved single-pass clustering method based on high-frequency word ranking is proposed to detect the existence of outliers. Experiments show that this method can effectively detect news topics in mass Weibo data.
【作者单位】： 华中科技大学计算机学院;下一代互联网接入系统国家工程实验室;
【分类号】：TP391.1;TP393.092

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本文编号：2390551