基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法

贺敏; 王丽宏; 杜攀; 张瑾; 程学旗

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基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法

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针对微博数据特征稀疏、内容碎片化的特点,提出一种基于有意义串聚类的热点话题发现方法。结合重复串计算、上下文邻接分析和语言规则过滤多种策略,提取能够表达独立完整语义的有意义串,并将微博数据建模在相对较小的有意义串空间,通过聚类产生候选话题,根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明,该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维,对于微博空间的热点话题发现有效可行。

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来源
《通信学报》 |2013年第s1期|256-262|共7页
作者
贺敏; 王丽宏; 杜攀; 张瑾; 程学旗;
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作者单位

中国科学院计算技术研究所;

国家计算机网络应急技术处理协调中心;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
热点话题; 微博; 有意义串; 特征聚类;

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