本文關(guān)鍵詞：基于維基語義擴(kuò)展的微博話題追蹤模型研究

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【摘要】：【目的/意義】微博話題追蹤有利于提高輿情分析系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)的效率和質(zhì)量,從而為輿情引導(dǎo)等決策提供準(zhǔn)確的情報支持。【方法/過程】本文針對微博文本語義稀疏問題和話題漂移問題,構(gòu)建一個基于維基語義擴(kuò)展的微博話題追蹤模型。該模型首先利用半結(jié)構(gòu)化的維基百科文檔構(gòu)建維基知識庫;然后使用維基知識庫對微博文本特征向量進(jìn)行語義擴(kuò)展,提高微博文本向量的描述能力,降低話題追蹤對初始話題數(shù)量的敏感度;最后使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)實現(xiàn)語義層次上的微博話題追蹤,并且在追蹤過程中不斷更新SVM分類器來解決話題漂移的問題�！窘Y(jié)果/結(jié)論】實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,本文方法能夠有效地提高微博話題追蹤的性能。
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息系統(tǒng)研究中心;武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71273194)
【分類號】：TP391.1;G206
【正文快照】： 1引言微博是一個基于用戶關(guān)系的信息共享、傳播及獲取平臺,具有內(nèi)容簡短、口語化、實時性強(qiáng)、傳播速度快等特點。我們生活中很多事件在微博上即時地被分享、轉(zhuǎn)發(fā)和討論,并逐步形成廣泛參與的熱點話題,快速的傳播機(jī)制和廣泛的公眾參與性使微博成為輿情分析系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來源【

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1148002