本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)新聞焦點(diǎn)識別與演化跟蹤

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【摘要】：網(wǎng)絡(luò)新聞焦點(diǎn)識別及演化跟蹤對新聞檢索、新聞推薦和輿情分析等起著非常重要的作用.當(dāng)前的新聞焦點(diǎn)識別方法存在著焦點(diǎn)識別不清、演化跟蹤偏斜以及不能捕獲焦點(diǎn)報(bào)道的強(qiáng)度分布等問題.通過深入分析新聞報(bào)道的特點(diǎn)及LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型原理,把報(bào)道文檔發(fā)布的時(shí)間信息引入LDA模型中,提出一種基于焦點(diǎn)和時(shí)間聯(lián)合建模的新聞焦點(diǎn)演化跟蹤方法 DST-LDA(Dynamic Subtopic and Time based Topic Model).該模型避免了以往跟蹤算法嚴(yán)重依賴時(shí)間分割的局限性,能夠產(chǎn)生文檔-焦點(diǎn)θ、焦點(diǎn)-詞匯φ及焦點(diǎn)-時(shí)間π三個(gè)分布矩陣,通過選擇新聞焦點(diǎn)的特征詞和特征時(shí)間,高效地分類出新聞焦點(diǎn)并識別出各焦點(diǎn)持續(xù)的時(shí)間分布及報(bào)道力度.本文在4個(gè)新聞數(shù)據(jù)集上分別對DST-LDA算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并與其它主流算法進(jìn)行了對比.實(shí)驗(yàn)證明:本文算法在新聞焦點(diǎn)演化跟蹤方面達(dá)到了良好效果.
【作者單位】： 蚌埠醫(yī)學(xué)院衛(wèi)生管理系;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;安徽工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 新聞焦點(diǎn) LDA 新聞演化 焦點(diǎn)識別 DST-LDA 焦點(diǎn)跟蹤
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61402009)資助 安徽省高校人文科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目(sk2015A405)資助
【分類號】：G210.7;TP391.1
【正文快照】： 3(安徽工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,安徽馬鞍山243032)E-mail:lyw zyfy@163.com1引言隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,社會熱點(diǎn)事件的發(fā)生往往會在網(wǎng)絡(luò)上引起大量的新聞報(bào)道.對某個(gè)新聞話題來說,檢測新聞焦點(diǎn)并跟蹤其動態(tài)變化可以讓人們充分了解事件發(fā)展過程,掌握其發(fā)展的來龍去脈.

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本文編號：772985