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網絡的微博話題發現

大小:0.73 MB 人氣: 2017-12-19 需要積分:1

  針對微博的實時性、稀疏性和海量性特點,提出基于實時詞共現網絡話題發現模型。首先,從原始語料中篩選出主題詞集合,再利用時間參數計算共現主題詞的關系權重以實現詞共現網絡的構建,通過該網絡推算出與話題關聯性強的潛在特征詞以解決微博特征詞的稀疏性;其次,采用改進Single-Pass算法實現話題增量聚類;最后,對每個話題的主題詞按熱度計算進行排序,獲得最具代表性的話題主題詞。實驗結果表明,該模型與經典Single-Pass聚類算法相比,話題發現準確率約提高6%,綜合指標提高8%。實驗結果證明所提模型的有效性和準確性。

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