發(fā)布時(shí)間：2018-02-21 14:36

  本文關(guān)鍵詞： 熱點(diǎn)話題 微博 有意義串 特征聚類　出處：《通信學(xué)報(bào)》2013年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)微博數(shù)據(jù)特征稀疏、內(nèi)容碎片化的特點(diǎn),提出一種基于有意義串聚類的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)方法。結(jié)合重復(fù)串計(jì)算、上下文鄰接分析和語(yǔ)言規(guī)則過(guò)濾多種策略,提取能夠表達(dá)獨(dú)立完整語(yǔ)義的有意義串,并將微博數(shù)據(jù)建模在相對(duì)較小的有意義串空間,通過(guò)聚類產(chǎn)生候選話題,根據(jù)熱度排序發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題。微博數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)微博高維稀疏空間的降維,對(duì)于微博空間的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)有效可行。
[Abstract]:In view of Weibo's sparse data features and fragmentation of content, a hot topic discovery method based on meaningful string clustering is proposed, which combines repeated string computing, context adjacency analysis and language rule filtering. Extracting meaningful strings that can express independent and complete semantics, and modeling Weibo data in a relatively small space of meaningful strings, generate candidate topics by clustering, and find hot topics according to heat ranking. The experimental results of Weibo data show that, To a certain extent, this method can reduce the dimension of Weibo's high-dimensional sparse space, and it is effective and feasible for the hot topic in Weibo space.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】：國(guó)家科技支撐基金資助項(xiàng)目(2012BAH46B01) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61170230)~~
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.1

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10 冀單單;基于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字音樂(lè)盜版檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1522137