一种分布式中文微博热点话题的发现方法

• 作者: 吝睿涛 张翔
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 微博 MapReduce Kmeans 聚类 话题发现
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 传播经纬
• 页码范围: 168-169
• 页数: 2页
• 字数: 1482字
• 语种: 中文

摘要

针对微博数据文本内容短小、特征词稀疏以及规模庞大的特点，提出了一种基于MapReduce编程模型的发现微博热点话题的方法。该方法首先利用隐主题分析技术解决了微博内容短小、特征词稀疏的问题，然后利用CURE算法缓解了Kmeans算法对初始点敏感的问题，最后采用基于MapReduce编程模型Kmeans聚类算法，对海量微博短文本数据进行快速聚类。实验结果表明该方法可以有效提高微博热点话题发现的效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翔	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	27	218	8.0	14.0
2	吝睿涛	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	1	0	0.0	0.0