發(fā)布時(shí)間：2017-08-02 04:09

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的softmax回歸模型的話題跟蹤算法

  更多相關(guān)文章： 類別信息 特征權(quán)重 softmax回歸 話題跟蹤

【摘要】：話題跟蹤的目的是將新的新聞數(shù)據(jù)分配到已知話題中,對(duì)把握新聞發(fā)展趨勢(shì)和進(jìn)行輿情分析具有重要作用。本文深入分析了幾種基于向量空間模型的特征項(xiàng)權(quán)重算法,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)算法沒有充分體現(xiàn)特征項(xiàng)中類別信息的作用,在此基礎(chǔ)上引入了類別區(qū)分度因子對(duì)卡方統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行改進(jìn),給出了加入類別信息的卡方統(tǒng)計(jì)量算法,該算法能夠更準(zhǔn)確地提取出對(duì)新聞區(qū)分度較大的特征項(xiàng)。同時(shí),在特征項(xiàng)權(quán)重的框架內(nèi)對(duì)常用的softmax線性模型進(jìn)行了基于余弦假設(shè)的改進(jìn)。基于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集TDT4的實(shí)驗(yàn)表明,本文給出的權(quán)重算法和分類算法均能夠提高話題跟蹤的查全率和查準(zhǔn)率。
【作者單位】： 河北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;河北大學(xué)計(jì)算機(jī)教學(xué)部;河北大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 類別信息 特征權(quán)重 softmax回歸 話題跟蹤
【基金】：河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(13455317D,12457206D-11)
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 0引言近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)日益成為傳媒的主要手段,各大新聞網(wǎng)站都對(duì)國(guó)內(nèi)外的新聞給予及時(shí)報(bào)道,極大地方便了人們的生活,同時(shí)新聞的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出迅猛增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。在此互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下,人們需要一種能夠自動(dòng)跟蹤并組織已有話題的方法。話題跟蹤技術(shù)可以使人們更準(zhǔn)確地對(duì)已知話題進(jìn)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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7 羅杰;基于SVM的微博話題跟蹤方法及其應(yīng)用[D];北京理工大學(xué);2015年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 蘇其龍;微博新詞發(fā)現(xiàn)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

4 邱洋;微博數(shù)據(jù)提取及話題檢測(cè)方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

5 詹勇;基于主題模型和混合模型的微博客交叉話題發(fā)現(xiàn)研究[D];西南交通大學(xué);2013年

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9 劉佳;面向微博的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)及跟蹤[D];華南理工大學(xué);2012年

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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 李曉曼;王靖;;基于類別信息的監(jiān)督局部保持投影方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年02期

2 徐倩;鄧偉;;融合類別信息的二維主成分分析人臉識(shí)別算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2008年22期

3 劉海峰;劉守生;張學(xué)仁;蘇展;;一種基于類別信息的文本自動(dòng)分類模型[J];現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù);2010年04期

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李超;王會(huì)珍;朱慕華;張俐;朱靖波;;基于領(lǐng)域類別信息C-value的多詞串自動(dòng)抽取[A];中國(guó)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言學(xué)研究前沿進(jìn)展（2007-2009）[C];2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 楊金華;視覺感覺記憶中的類別信息研究[D];西南大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：607541