面向主题的社交网络采集技术

• 作者: 沙灜 郑楷坚
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 社交网络 主题采集 内置搜索 通用搜索 主题模型 LDA
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 173-179
• 页数: 7页
• 字数: 6422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005383

摘要

社交网络数据采集是开展社交网络分析的基础.针对当前面向主题的社交网络数据采集技术采集数据少、召回率低的问题,本文提出基于内置搜索引擎和基于通用搜索引擎相结合的主题消息采集方法,并将LDA(Latent Dirichlet Allocation,隐含狄利克雷分布)模型应用于主题关键词的迭代扩展,并提出了一种基于用户生存值的高效扩展策略.实验结果表明本文提出的方法可以使面向主题的社交网络数据采集系统在保证一定准确率的情况下进一步获取主题相关数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑楷坚	中国科学院信息工程研究所	1	2	1.0	1.0
2	沙灜	中国科学院信息工程研究所	2	10	2.0	2.0