【摘 要】
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考虑到微博数据存在时序性特征以及包含用户的社交网络行为特征,提出一种动量信号增强模型算法来有效地检测微博突发话题.由于传统模型未考虑微博数据变化以及用户社交行为的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572459)资助
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考虑到微博数据存在时序性特征以及包含用户的社交网络行为特征,提出一种动量信号增强模型算法来有效地检测微博突发话题.由于传统模型未考虑微博数据变化以及用户社交行为的影响,为此首次提出影响力因子以及热度因子,用以修正动量模型.为获取影响力因子,将计算出当前时点前给定周期内的数据对当前数据的变化差值的指数累计影响作为影响力的衡量标准,以体现词频在该区间段的重要性.影响力因子将用于修正词频序列,以获取MACD值指标.由于用户的社交行为对话题产生影响巨大,进而提出热度因子用以修正MACD值指标.当模型满足指标阈值时
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