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摘要:
针对微博语言口语化和不规范导致微博数据质量低下的问题,利用质心、度-中心值和特征向量-中心值3种算法对微博话题数据进行净化,从而提高数据质量.通过比较净化前后话题帖子的规范性、相关性和有益性等属性指标分析算法性能.实验结果表明,经过3种净化算法处理,话题帖子的整体质量尤其是规范性指标均有所提高,质心算法对于有益性指标有较好的净化效果,度-中心值和特征向量-中心值算法有助于得到强相似度的话题帖子.
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文献信息
篇名 中文微博数据净化算法比较研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 微博 质量指标 过滤 中心值 数据净化
年,卷(期) 2012,(20) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 41-44,48
页数 分类号 TP311
字数 4226字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.20.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周刚 信息工程大学信息工程学院 11 115 5.0 10.0
2 邹鸿程 信息工程大学信息工程学院 2 56 1.0 2.0
3 杨亚强 信息工程大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
4 李旭东 信息工程大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2004(1)
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2012(0)
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  • 二级参考文献(0)
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2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
微博
质量指标
过滤
中心值
数据净化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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