【摘 要】
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面对海量的网络新闻信息,为了能更加准确与全面地从中发现用户感兴趣的话题,提出一种基于事件关联网络的用户兴趣话题发现算法。该算法建立了代表事件之间关联关系的事件关联
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面对海量的网络新闻信息,为了能更加准确与全面地从中发现用户感兴趣的话题,提出一种基于事件关联网络的用户兴趣话题发现算法。该算法建立了代表事件之间关联关系的事件关联网络,基于该事件关联网络,采用链接分析技术度量用户对不同新闻事件感兴趣的程度,从而采用针对新闻特定语义架构的改进Single-pass聚类算法发现用户感兴趣的话题。此外,采用Bootstrapping算法,实现对相关兴趣领域词汇的语义扩展。实验表明,该算法能够更加准确而全面地获取用户感兴趣的话题。
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