基于数据挖掘的微博话题检测方法研究进展

• 作者: 孙国梓 张禹森 陈国兰 黄斯琪
• 来源期刊: 金陵科技学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博文本 话题监测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 15-20
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5163字
• 语种: 中文

摘要

微博是一个基于关系的信息分享、传播以及获取的平台。随着微博应用日益快速发展，如何从海量的微博数据信息中自动提取出用户感兴趣的热点话题，成为该研究领域内一个富有挑战性的课题，当前的许多研究基于扩展的话题模型提出了中文微博话题抽取算法。先对以 Twitter 为代表的微博研究现状进行综述，然后概述了中文微博的研究现状。针对中文微博的特点，总结出当前研究方法的局限性，并指出当前微博研究中存在的问题，对下一步微博信息挖掘及其相关技术进行了展望。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙国梓	南京邮电大学计算机学院	62	496	12.0	20.0
2	黄斯琪	南京邮电大学计算机学院	1	7	1.0	1.0
3	张禹森	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	21	2.0	2.0