面向网络论坛的高质量主题发现

• 作者: 杨森 程学旗 陈友
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络论坛 高质量 特征选择 特征抽取 分类
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1785-1804
• 分类号: TP311
• 字数: 15428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03857

摘要

提出了一种通用的高质量主题发现框架.在该框架下,利用特征抽取技术提取内容特征,利用结构特征去发现高质量主题.提出了一种基于遗传算法、禁忌搜索与机器学习的特征选择算法,周来评价被抽取特征的重要性.在腾讯论坛数据集上进行了大量的实验.实验结果表明,该框架能够很好地发现高质量主题.提出的特征抽取算法、特征选择算法以及高质量主题发现框架能够在很多Web2.0领域得到应用,例如,博客、社会网络平台等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈友	中国科学院计算技术研究所	7	184	5.0	7.0
5	程学旗	中国科学院计算技术研究所	160	4858	31.0	67.0
6	杨森	中国科学院计算技术研究所	15	163	6.0	12.0