本文選題：計算機應用　切入點：中文信息處理　出處：《中文信息學報》2010年03期

【摘要】：每天有大量的信息涌現在論壇上,用戶可以通過論壇獲知目前國際國內正在發(fā)生的一些突發(fā)事件。如何使用機器自動化的方法檢測論壇中的突發(fā)話題已經成為搜索引擎以及網絡挖掘系統(tǒng)的一項基礎任務。話題檢測與跟蹤模型(TDT)可以很好的解決話題發(fā)現問題,但是TDT處理的對象是新聞語料,與論壇內容相比,新聞語料更準確、嚴謹、規(guī)范。TDT中使用的方法不適合用語隨意的論壇。因此在網絡論壇這種噪音環(huán)境下的話題檢測面臨著一定的困難與挑戰(zhàn)。文中提出一種基于噪音過濾的話題發(fā)現模型,它從內容和用戶參與度兩個角度來檢測論壇話題。在"水木社區(qū)"的"水木特快"上進行了相關的實驗,實驗結果表明該文提出的模型不僅可以檢測突發(fā)話題,而且可以檢測與這些話題相對應的用戶社區(qū)。
[Abstract]:Every day there is a lot of information coming up in the forum, Users can be informed through the forum of the current international and domestic events that are happening. How to use the method of machine automation to detect unexpected topics in the forum has become a basis for search engines and web mining systems. Topic Detection and tracking Model (TDTT) is a good way to solve the problem of topic discovery. But TDT deals with the news corpus, which is more accurate and rigorous than the content of the forum. The method used in the specification .TDT is not suitable for a random forum. Therefore, topic detection in a noisy environment such as a network forum faces some difficulties and challenges. In this paper, a topic discovery model based on noise filtering is proposed. It detects forum topics from the perspective of content and user participation. Experiments are carried out on Waterwood Express in "Waterwood Community". The experimental results show that the model presented in this paper can not only detect unexpected topics. And you can detect user communities that correspond to these topics.
【作者單位】： 中國科學院計算技術研究所;中國科學院研究生院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目資助(60933005) 國家973基礎研究計劃資助項目(2007CB311100) 國家863計劃資助項目(2007AA01Z438)
【分類號】：TP393.094

【共引文獻】

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本文編號：1687037