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本文提出了一种基于改进HotRank算法的站点排序及种子URL选择方法,建立了在线主题发现系统信息采集自适应增量更新模型;结合LDA模型和仿射传播聚类算法（AP）,提出了一种网络主题发现和热点新闻推荐方法,并在海天园知识服务平台热点新闻推荐系统中得到了应用.
基于主题的自适应、在线网络热点发现方法及新闻推荐系统
【摘 要】
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本文提出了一种基于改进HotRank算法的站点排序及种子URL选择方法,建立了在线主题发现系统信息采集自适应增量更新模型;结合LDA模型和仿射传播聚类算法（AP）,提出了一种网络主题
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学深圳研究生院
【出 处】
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电子学报
【发表日期】
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2010年11期
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划（No.2006AA01Z197）, 国家自然科学基金（No.60703015 No.60973076）参加本研究工作的还有博士生孟宪军、李露,硕士生王志勇、彭伟华等研究人员,他们在本研究工作中完成了极有建设性的工作,在此一并深表谢意.
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