【摘 要】
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随着微博的迅速发展,微博上的热点话题发现成为目前的研究热点之一。文章以微博的实时性强作为研究的切入点,通过研究不同时域上词语的能量值变化,提出一种基于词语能量值变
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,网络系统信息安全福建省高校重点实验室
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随着微博的迅速发展,微博上的热点话题发现成为目前的研究热点之一。文章以微博的实时性强作为研究的切入点,通过研究不同时域上词语的能量值变化,提出一种基于词语能量值变化的微博热点话题检测方法。该方法基于传统的话题生命周期理论,按微博的时间先后顺序对微博进行划分;引入了物理学科中加速度的概念,用词语的加速度来刻画词语在相邻窗口之间速度的变化;综合考虑词语的加速度和权重值来构造词语的复合权值,更适合量化词语的能量值;在单条件概率的基础上,使用了双条件概率的上下文相似度计算方法,并增加文档分布相似度来减少话题混淆的概率。实验表明了文章方法的有效性和稳定鲁棒性。与单条件概率的上下文相似度模型相比,改进之后的上下文相似度模型在不同的关键词检测方法中均具有更好的聚类效果。
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