基于事件的新闻客户端热门评论预测框架

• 作者: 俞晓明 刘悦 张儒清 李希鹏 程学旗 赵岭 郭岩
• 来源期刊: 山东大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 新闻客户端 事件 热门评论 预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 前沿进展
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1671-9352.1.2015.083

摘要

将评论作为主要研究对象，提出了一种基于事件的新闻客户端热门评论预测框架。为了解决单个新闻客户端数据稀疏的问题，利用新闻客户端的聚集性来挖掘事件；通过建立事件背景解决了使用单条新闻进行预测带来的冷启动问题；框架内部各模块关系完全松耦合，能够依据不同的事件粒度进行在线的热门评论的预测。最后通过实例实验证明，使用框架中提出的联合客户端数据的事件挖掘策略，能够很好地避免单个客户端中数据稀疏的问题，同时证明基于事件进行热门评论框架的效果要优于单纯使用评论本身。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程学旗	中国科学院计算技术研究所	160	4858	31.0	67.0
2	郭岩	中国科学院计算技术研究所	24	587	11.0	24.0
3	刘悦	中国科学院计算技术研究所	56	565	12.0	22.0
4	赵岭	中国科学院计算技术研究所	46	660	15.0	23.0
5	俞晓明	中国科学院计算技术研究所	16	138	6.0	11.0
6	李希鹏	中国科学院计算技术研究所	2	5	2.0	2.0
10	张儒清	中国科学院计算技术研究所	2	9	2.0	2.0