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Topic Extraction on Twitter Considering Author's Role Based on Bipartite Networks

机译:基于双向网络的考虑作者角色的Twitter主题提取

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摘要

This paper proposes a quality topic extraction on Twitter based on author's role on bipartite networks. We suppose that author's role which means who were in what group, affects the quality of extracted topics. Our proposed method expresses relations between authors and words as bipartite networks, explores author's role by forming clusters using our original community detection technique, and finds quality topics considering the semantic accuracy of words and author's role.
机译:本文根据作者在两方网络中的角色,提出了Twitter上的高质量主题提取。我们假设作者的角色(这意味着谁属于哪个组)会影响所提取主题的质量。我们提出的方法通过双向网络将作者和单词之间的关系表达出来,利用我们的原始社区检测技术通过形成聚类来探索作者的角色,并考虑单词的语义准确性和作者的角色来找到高质量的主题。

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