一种高效的用于话题检测的关键词元聚类方法

• 作者: 杨攀 桂小林 王刚 田丰
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 话题检测 关键词元 舆情监控
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 24-28
• 分类号: TP301
• 语种: 中文

摘要

针对基于关键词元的话题内事件检测算法运行效率不高、不适合进行大规模文本话题检测的问题,提出了一种高效的关键词元聚类算法.该算法在进行词元簇选择时,为簇间相似度分配权值,并借鉴正态分布函数评估词元簇的个数,提高词元簇的选择精度,从而减少所需的词元聚类次数.实验结果表明,将改进的方法应用到舆情监控的话题检测中,能在不影响检测精度的前提下有效地提高算法的运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	西安交通大学电子与信息工程学院	75	515	11.0	20.0
3	桂小林	西安交通大学电子与信息工程学院	100	1867	21.0	41.0
5	田丰	西安交通大学电子与信息工程学院	7	110	5.0	7.0
11	杨攀	西安交通大学电子与信息工程学院	5	12	3.0	3.0