【摘要】：微博信息具有傳播速度快、數(shù)據(jù)量大、噪聲大的特點,因而難以有效監(jiān)測與控制.針對這些問題,提出了基于信息功率譜的微博熱點挖掘模型,給出了該模型的框架結(jié)構(gòu)、運作流程以及關(guān)鍵子算法.該模型根據(jù)微博信息流的功率譜密度變化趨勢動態(tài)調(diào)整信息采集窗口,通過對信息功率譜計算對微博中的熱點進行挖掘和預(yù)測,并抽取微博中的相關(guān)描述特征.仿真實驗證明,該模型具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確度和特征覆蓋度,且占用系統(tǒng)資源較少.
[Abstract]:Weibo information has the characteristics of fast propagation, large amount of data and large noise, so it is difficult to monitor and control effectively. Aiming at these problems, a Weibo hot spot mining model based on information power spectrum is proposed, and its frame structure, operation flow and key sub-algorithms are given. The model dynamically adjusts the information collection window according to the power spectral density change trend of Weibo information flow, mining and predicting the hot spots in Weibo by calculating the power spectrum of information, and extracting the relevant description features of Weibo. The simulation results show that the model has high prediction accuracy and feature coverage, and occupies less system resources.
【作者單位】： 四川水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【基金】：四川省“十二五”教育信息技術(shù)科研課題(SC201456)
【分類號】：TP391.1;TP393.092

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2344236