本文關(guān)鍵詞：基于動量模型的微博突發(fā)話題檢測方法

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【摘要】：針對微博特征空間動態(tài)變化、信息噪音大的特點,提出一種基于有意義串動量模型的微博突發(fā)話題檢測方法.提取時間窗口內(nèi)微博信息流的有意義串,作為微博信息的動態(tài)特征,根據(jù)動力學(xué)原理對特征進行動量建模,結(jié)合特征能量大小、變化趨勢以及二階變化率檢測突發(fā)特性有意義串,即突發(fā)特征,合并突發(fā)特征形成突發(fā)話題.微博數(shù)據(jù)實驗表明,該方法適用于在線微博突發(fā)話題檢測,在準(zhǔn)確率和召回率上都有明顯提升.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所;國家計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【關(guān)鍵詞】： 突發(fā)話題 微博 突發(fā)特征 有意義串 動量模型
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃基金項目(SS2014AA012303) 國家自然科學(xué)基金項目(61303156)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 微博是近年來興起的Web2.0新媒體.用戶可以通過手機、即時通信工具、Email、Web等媒介在個人微博上發(fā)布140字以內(nèi)的文本信息及圖片、影音等多媒體內(nèi)容,展現(xiàn)個人最新動態(tài),分享身邊實時信息.微博平臺上每天產(chǎn)生數(shù)量龐大的信息,據(jù)統(tǒng)計,新浪微博2012年11月日均發(fā)微博量約1.366億條

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本文編號：709088