基于短文本信息流的热点话题检测

• 作者: 刘金岭 宗慧
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 短文本 信息流 热点话题 决策树
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 464-468
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2015.02.026

摘要

短文本信息流在传递公开信息时携带了丰富且具有极大价值的信息资源。根据短文本信息流特点，利用训练数据集中的信息熵来构建决策树检测模型进行热点话题检测，该方法先是计算出各话题类别的平均信息量和每个特征词对于短文本信息流进行划分的信息增益率，再通过选择具有最大信息增益率的特征词进行测试，完成自上而下的决策树建树过程，最后利用叶子结点的类型确定热点话题。在真实短信文本信息流上实验表明，该方法具有明显的检测稳定性和较高的数据处理效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金岭	淮阴工学院计算机工程学院	63	355	10.0	15.0
2	宗慧	淮阴工学院计算机工程学院	10	28	4.0	5.0