基于话题标签和转发关系的微博聚类和主题词提取

束珏; 成卫青; 邓聪

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基于话题标签和转发关系的微博聚类和主题词提取

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针对微博聚类正确率不高的问题,在研究微博数据特点的基础上,利用微博hashtag来增强向量空间模型,使用微博之间的转发关系提升聚类的准确性,并利用微博的转发、评论数以及微博发布者信息来提取聚类中的主题词.在新浪微博数据集上进行实验发现,与k-means算法和基于加权语义和贝叶斯的中文短文本增量聚类算法(ICST-WSNB)相比,基于话题标签和转发关系的微博聚类算法的准确率比k-means算法提高了18.5％,比ICST-WSNB提高了6.48％,召回率以及F-值也有了一定的提高.实验结果表明基于话题标签和转发关系的微博聚类算法能够有效地提高微博聚类的正确率,进而获取更加合适的主题词.

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来源
《计算机应用》 |2016年第2期|460-464|共5页
作者
束珏; 成卫青; 邓聪;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

南京210003;

南京邮电大学计算机学院;

南京210003;

计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学);

南京211189;

南京邮电大学计算机学院;

南京210003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
微博数据; 文本挖掘; 特征权重; 微博转发关系; 主题词提取;

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