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微博以其即时性、原创性、便捷性的特点,成为目前最受欢迎的社交媒体之一,也逐渐成为各类突发话题的第一发布现场。然而随着微博用......
随着移动互联网的蓬勃发展,社交网络逐渐占据了人们生活中至关重要的组成部分。如今,以微博为代表的社交网络平台汇聚了社会上各种......
提出一种基于图聚类的突发话题检测方法(G-BTD).该方法用有向加权图表示包含突发热点话题的文本集,顶点为突发词,有向边表示突发词......
引进文本相关度这一影响因子,提出了一种基于蚁群聚类算法的突发话题检测算法,该算法结合蚁群聚类算法的优势,综合考虑文本聚类和......
提出一种基于状态自动机的突发特征检测算法,针对微博数据长度小,语言不规范,噪声大,数据量大的特点,优化预处理过程和状态自动机模型参......
随着网络舆情的快速发展,特别是随着微博的流行,民众对于公共事务公开表达的具有影响力意见的平台正在迅速转移,微博平台上的舆情......
突发话题检测是指从海量文本数据中提取随时间发展迅速的话题。该问题涉及到突发特征检测,话题模型构建和话题演进分析等多个方面......
随着社会化网络服务(Social Network Services, SNS)的不断发展,微博(Microblogging)已经成为了很多国人生活中一个必不可少的组成......
突发事件在微博中迅速传播,产生巨大的影响力,因此,突发舆情受到政府、企业的广泛关注.现有的突发话题检测算法只考虑单一的特征实......
从微博文本数据中进行突发话题检测不仅可以帮助用户过滤信息,提高信息获取效率;而且可以帮助政府和企业提前预知热点话题,辅助管......