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A Prerecognition Model for Hot Topic Discovery Based on Microblogging Data

机译:基于微博数据的热点话题预识别模型

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摘要

The microblogging is prevailing since its easy and anonymous information sharing at Internet, which also brings the issue of dispersing negative topics, or even rumors. Many researchers have focused on how to find and trace emerging topics for analysis. When adopting topic detection and tracking techniques to find hot topics with streamed microblogging data, it will meet obstacles like streamed microblogging data clustering, topic hotness definition, and emerging hot topic discovery. This paper schemes a novel prerecognition model for hot topic discovery. In this model, the concepts of the topic life cycle, the hot velocity, and the hot acceleration are promoted to calculate the change of topic hotness, which aims to discover those emerging hot topics before they boost and break out. Our experiments show that this new model would help to discover potential hot topics efficiently and achieve considerable performance.
机译:微博之所以盛行,是因为它在互联网上轻松,匿名地共享信息,这也带来了散布负面话题甚至谣言的问题。许多研究人员专注于如何查找和跟踪新兴主题以进行分析。当采用主题检测和跟踪技术通过流式微博数据查找热门主题时,将遇到流式微博数据聚类,主题热度定义和新兴热点话题发现等障碍。本文提出了一种新的热点话题预识别模型。在这个模型中,主题生命周期,热速度和热加速度的概念被提升来计算主题热度的变化,目的是在那些新兴的热点话题被激发和爆发之前发现它们。我们的实验表明,这种新模型将有助于有效发现潜在的热门话题并取得可观的性能。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Tongyu Zhu; Jianjun Yu;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 360934
  • 总页数 11
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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