10.11772/j.issn.1001-9081.2013.11.3076
基于用户角色定位的微博热点话题检测方法
针对在海量微博数据中提取热点话题效率较低的问题,在对用户角色分类的基础上,提出了一种新的热点话题检测方法.首先,根据用户关注度进行用户角色定位,过滤掉部分用户的噪声数据;其次,采用结合语义相似度的TF-IDF函数计算特征权重,降低语义表达形式带来的误差;然后,用改进的Single-Pass聚类算法进行话题聚类,提取出微博话题;最后,根据微博转发数、评论数等对话题热度进行评估排序,从而发现热点话题.实验表明,所提出的方法使漏检率和误检率分别平均降低12.09%和2.37%,有效地提高了话题检测的正确率,验证了该方法的可行性.
微博、话题检测、用户角色、语义相似度、Single-Pass聚类
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
2013-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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