基于特征提取的网络热点事件挖掘算法

• 作者: 李玮瑶 赵凯
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 网络热点事件 数据挖掘 半结构化数据 特征分割
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.05.004

摘要

为有效从网络中挖掘出民众关注的热点事件和话题，提高数据分类能力、热点追踪和检测正确率，在分析目前采用非结构化传统挖掘算法所存在问题的基础上，提出一种基于结构化分割的挖掘算法。首先通过分析热点事件挖掘处理流程，设计一种对热点事件数据挖掘的半结构化特征提取算法，对半结构化数据进行特征分割，生成大量请求，进而得到热点事件数据的分配因子，从而提高挖掘性能。仿真结果表明，该算法运行效率较高，精度较好，具有较高的稳健性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵凯	平顶山学院计算机科学与技术学院	34	64	4.0	4.0
2	李玮瑶	平顶山学院计算机科学与技术学院	45	108	6.0	7.0