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融合词语关联关系的自适应微博热点话题追踪算法

发布时间:2017-06-22 13:21

  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

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李文华;;基于聚类分析的网络入侵检测模型[J];计算机工程;2011年17期

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3 郑燕;鲁燃;赵爱华;;基于反馈报道的话题模型动态修正方法[J];计算机应用;2012年05期

4 聂恩伦;陈黎;王亚强;秦湘清;金宇;于中华;;基于K近邻的新话题热度预测算法[J];计算机科学;2012年S1期

5 刘晓亮;;基于维基百科的军事舆情论坛话题追踪方法[J];计算机应用;2012年11期

6 程锦彬;钱钢;;基于用户活跃程度的网络话题热度计算[J];江苏科技信息;2013年02期

7 姚丽娟;罗可;孟颖;;一种新的k-medoids聚类算法[J];计算机工程与应用;2013年19期

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9 张永奎;张晴;王磊;;面向信息处理的突发事件新闻语料库建设与应用研究[J];山西大学学报(自然科学版);2009年04期

10 王卫姣;;话题追踪技术研究综述[J];软件导刊;2013年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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2 刘旭;基于互联网数据的话题发现及追踪技术研究与实现[D];复旦大学;2010年

3 席耀一;论坛话题检测与追踪技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年

4 任晓东;突发事件新闻文本层次聚类方法研究[D];山西大学;2009年

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8 武军娜;自适应话题跟踪技术研究[D];华北电力大学;2013年

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10 孟祥和;藏文网站话题发现与跟踪技术研究[D];西北民族大学;2013年

【二级参考文献】

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【相似文献】

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2 宋雄亮;马力妮;刘超;;一种改进的自适应六边形搜索方法[J];北京机械工业学院学报;2009年01期

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5 张竞新;张广岩;;全局收敛的自适应广义预报控制算法[A];1991年控制理论及其应用年会论文集(上)[C];1991年

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10 王晓玲;复杂网络的自适应同步及其应用[D];北方工业大学;2013年


  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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