网络热点新闻焦点识别与演化跟踪

发布时间：2017-09-01 15:45

  本文关键词：网络热点新闻焦点识别与演化跟踪

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【摘要】：网络新闻焦点识别及演化跟踪对新闻检索、新闻推荐和舆情分析等起着非常重要的作用.当前的新闻焦点识别方法存在着焦点识别不清、演化跟踪偏斜以及不能捕获焦点报道的强度分布等问题.通过深入分析新闻报道的特点及LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型原理,把报道文档发布的时间信息引入LDA模型中,提出一种基于焦点和时间联合建模的新闻焦点演化跟踪方法 DST-LDA(Dynamic Subtopic and Time based Topic Model).该模型避免了以往跟踪算法严重依赖时间分割的局限性,能够产生文档-焦点θ、焦点-词汇φ及焦点-时间π三个分布矩阵,通过选择新闻焦点的特征词和特征时间,高效地分类出新闻焦点并识别出各焦点持续的时间分布及报道力度.本文在4个新闻数据集上分别对DST-LDA算法进行了实验验证,并与其它主流算法进行了对比.实验证明:本文算法在新闻焦点演化跟踪方面达到了良好效果.
【作者单位】： 蚌埠医学院卫生管理系;中国科学技术大学计算机科学与技术学院;安徽工业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 新闻焦点 LDA 新闻演化 焦点识别 DST-LDA 焦点跟踪
【基金】：国家自然科学基金项目(61402009)资助 安徽省高校人文科学重点项目(sk2015A405)资助
【分类号】：G210.7;TP391.1
【正文快照】： 3(安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032)E-mail:lyw zyfy@163.com1引言随着信息技术的快速发展,社会热点事件的发生往往会在网络上引起大量的新闻报道.对某个新闻话题来说,检测新闻焦点并跟踪其动态变化可以让人们充分了解事件发展过程,掌握其发展的来龙去脉.

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：772985