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基于SVM過濾的微博新聞話題檢測(cè)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-12-24 11:15
【摘要】:在基于聚類的話題檢測(cè)方法上提出了一種基于SVM過濾的檢測(cè)方法,該方法在聚類前將微博文本特征抽象成用于輸入向量機(jī)的向量,對(duì)微博文本進(jìn)行過濾,降低了計(jì)算量。并針對(duì)微博聚類的長尾現(xiàn)象提出了基于高頻詞排序的改進(jìn)單遍聚類方法,能很好地檢測(cè)孤立點(diǎn)的存在。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在海量微博數(shù)據(jù)中能有效地檢測(cè)出新聞話題。
[Abstract]:In this paper, a method based on SVM filtering is proposed for topic detection based on clustering. Before clustering, Weibo text features are abstracted into vectors used in input vector machines. An improved single-pass clustering method based on high-frequency word ranking is proposed to detect the existence of outliers. Experiments show that this method can effectively detect news topics in mass Weibo data.
【作者單位】: 華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;下一代互聯(lián)網(wǎng)接入系統(tǒng)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】:TP391.1;TP393.092

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2390551

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