融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法
本文关键词:融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:针对传统文本表示模型忽略词项关系的弊端和话题追踪过程中产生的话题漂移问题,提出了结合词语关系的自适应话题追踪算法。通过挖掘词语间的互信息和关联词信息,继而更新传统文本表示模型,通过相似度计算来判断是否为热点话题的后续话题,最后通过更新热点微博话题向量来避免话题漂移问题。实验证明了所提算法针对微博热点话题追踪是有效的。
【作者单位】: 西北师范大学计算机科学与工程学院;浙江大学控制科学与工程系;
【关键词】: 微博 话题追踪 词语关联关系 词语互信息 自适应算法
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61163039,61363058) 甘肃省青年科技基金资助项目(145RJYA259) 甘肃省自然科学研究基金资助项目(145RJZA232) 甘肃省教育厅项目(2013B-007,2013A-016)
【分类号】:TP393.092;TP391.1
【正文快照】: 0引言随着微博的蓬勃发展,社会生活中大量事件在微博上不断地被转发和评论,逐步形成大众讨论的热点话题。随着时间的推移,热点事件不断演变发展并逐渐衰退,最终淡出大众的视线。针对热点话题追踪[1-2]的相关研究由来已久,其研究内容集中在热点话题的发展、兴盛直至衰退的过程
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本文关键词:融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法,由笔耕文化传播整理发布。
,本文编号:471980
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