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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
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
来源 :电子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:FuSoo
【摘 要】
:
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
【作 者】
:
吴永辉
王晓龙
丁宇新
徐军
郭鸿志
【机 构】
:
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】
:
电子学报
【发表日期】
:
2010年11期
【关键词】
:
知识服务
主题发现
增量
自适应
LDA模型
仿射传播聚类
knowledge service
topic detection
incremental
a
【基金项目】
:
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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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.
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