本文關鍵詞：時間敏感的社交網(wǎng)絡熱點話題檢測

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【摘要】：為降低算法復雜性以及改善其普適性,提出了一種時間敏感的新型話題檢測技術。該技術抽取微博內(nèi)容,根據(jù)一個新型老化理論建立了詞語生命周期模型,來挖掘最新出現(xiàn)的術語。若一個詞組在特定的時間段出現(xiàn)頻率高、而在過去一段時間內(nèi)未出現(xiàn),可表示為突發(fā)事件出現(xiàn)。此外,考慮內(nèi)容重要性也取決于其來源,使用通用的Page Rank算法分析社交網(wǎng)絡關系,以確定用戶的權(quán)威性。結(jié)合用戶權(quán)威性以及突發(fā)詞組實現(xiàn)在用戶假定時間限制下的熱點話題檢測。在新浪微博數(shù)據(jù)集上的多個實驗結(jié)果表明,該算法能夠高效識別出特定時間段內(nèi)的熱點話題。
【作者單位】： 山東理工大學計算機學院;南陽師范學院計算機學院;北京科技大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 熱點話題檢測 微博 社交網(wǎng)絡 用戶權(quán)威性 老化理論
【基金】：國家自然科學基金項目(10971137) 河南省科技廳科技攻關基金項目(122102210483)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 0引言面向社交網(wǎng)絡,在挖掘來自社交媒體的文本實體流時的一個很具有探索性的任務就是關于時間敏感的熱點話題的追蹤和檢測技術。協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的技術是目前主流的兩種方法[1-5]。最近,一些學者提出了一些混合的方法[6,7]。在處理時間敏感的海量文本內(nèi)容遇到的有趣任務是，

本文編號：821996