基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法

发布时间：2017-09-02 01:30

  本文关键词：基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法

  更多相关文章： 微博 热点话题发现 词项关系 文本表示模型 粒子群优化

【摘要】：结合词项关联关系和粒子群优化(PSO)算法的特点,提出一种基于离散PSO(DPSO)的微博热点话题发现算法。通过对词语互信息及内外关联词信息的挖掘,更新传统文本表示模型,利用DPSO算法从寻优角度发现微博热点话题及简化微博聚类过程,并将聚类质量评价指标作为适应度函数对聚类结果进行不断迭代优化,获得聚类结果的最优解。实验结果表明,该算法能够在大量微博中快速发现热点话题,具有较高的热点话题发现准确性及运行效率。
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 微博 热点话题发现 词项关系 文本表示模型 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363058,61163039) 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIP2014-4) 甘肃省自然科学基金资助项目(145RJZA232) 甘肃省青年科技基金资助项目(145RJYA259)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 中文引用格式:马慧芳,吉余岗,李晓红,等.基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法[J].计算机工程,2016,42(3):208-213.英文引用格式:Ma Huifang,Ji Yugang,Li Xiaohong,et al.Hot Topic Discovering Algorithm for Microblog Based onDiscrete Particle Swarm Optimization[

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本文编号：775590