本文選題：有向圖 + 分類�。� 參考：《計算機工程》2009年03期

【摘要】：為了解網(wǎng)絡(luò)話題內(nèi)容組成和演化情況,提出基于有向圖的在線分類(OCBDG)方法,并設(shè)計一個基于網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的話題分析框架。通過搜索引擎查詢話題內(nèi)容,OCBDG將查詢結(jié)果分成若干子話題,分析子話題間的關(guān)系和演變。結(jié)果證明,該方法能夠以大約70%的正確率分析出子話題,并能準(zhǔn)確、及時地反映話題在網(wǎng)絡(luò)上任意時間跨度的變化情況。
[Abstract]:In order to understand the composition and evolution of web topic content, a method of online classification based on directed graph (DG) is proposed, and a topic analysis framework based on web search engine is designed. The query results are divided into several sub-topics by OCBDG, and the relationship and evolution between sub-topics are analyzed. The results show that the method can analyze subtopics accurately and accurately with about 70% accuracy, and can reflect the change of topic in any time span on the network.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)計算機與信息技術(shù)系;
【分類號】：TP391.3

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