基于CWMD和SP的微博话题发现算法

孙悦; 罗倩; 方梁雨

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基于CWMD和SP的微博话题发现算法

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针对传统微博话题发现算法中,计算文本距离时仅仅考虑词与词的距离和最小而产生的问题,提出了使用CWMD(cos-word mover's distance)作为聚类标准的算法.结合余弦距离和WMD计算句子之间的相似性;使用TF-IDF向量代替WMD中词频权重向量,将所有词对文档的贡献纳入考量;使用CWMD代替传统的距离作为SP(Single-Pass)聚类的标准;并且提出了构建文本待定池的SP算法,旨在避免话题发现过程中数据到达的先后顺序对结果产生的影响,从而提高话题发现的准确性.通过对中文语料数据库中的部分数据进行对比实验,证实了该话题发现模型效果更好.进一步将该模型应用到爬取的微博数据中,将提取的簇的关键词和微博热搜话题进行比对,结果显示二者具有很强的相关性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2021年第2期|76-81|共6页
作者
孙悦; 罗倩; 方梁雨;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192;

北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192;

北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
词向量加权; 余弦距离; 词移距离; 增量聚类; 话题发现;

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