互联网话题识别与跟踪系统设计及实现

• 作者: 刘昕 赵泽宇 赵迎宾 闫华 闵可锐
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 话题识别与跟踪 信息检索 支持向量机 分类 聚类
• 年，卷（期）: 2008,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 212-214
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 字数: 3317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.19.072

摘要

针对互联网上论坛和新闻网站发布的海量自然语言文本,该文设计一个话题识别与跟踪系统,将海量的数据分类整理并聚合形成各个话题.该系统的核心采用SVM方法进行文本分类,基于知识库和网络流算法实现话题的聚合,测试结果表明,文章分类的正确率达到92%,聚类的正确率达到88%,具有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵泽宇	复旦大学信息化办公室	20	262	5.0	16.0
2	闫华	复旦大学信息化办公室	24	135	6.0	10.0
3	闵可锐	复且大学计算机科学与工程系	1	36	1.0	1.0
4	赵迎宾	复且大学计算机科学与工程系	1	36	1.0	1.0
5	刘昕	复且大学计算机科学与工程系	1	36	1.0	1.0