原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对微博热点话题检测使用主题模型只能提取出无序话题词组合的问题,提出一种结合词激活力模型与主题模型各自优点的微博热点话题检测方法及话题关键词的计算方法.使用传统的主题模型提取出微博文本中的热点主题,根据各主题下文档的概率分布提取出新的话题文档,引入词激活力模型计算各个词之间的词激活力,生成词激活力矩阵,最后利用词激活力矩阵生成有序的词序列作为热点事件摘要.实验验证了该方法的可行性,表明所提出的方法能够很好地识别出热点词并生成可读性高的事件摘要.
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文献信息
篇名 利用组合模型生成微博热点话题事件摘要
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 微博 话题检测 潜在狄利克雷分布 词激活力
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 算法研究与探讨
研究方向 页码范围 2026-2029,2038
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 雷大江 重庆邮电大学网络智能研究所 15 47 5.0 6.0
2 吴渝 重庆邮电大学网络智能研究所 99 1784 17.0 40.0
3 戴天 重庆邮电大学网络智能研究所 1 8 1.0 1.0
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引文网络
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
微博
话题检测
潜在狄利克雷分布
词激活力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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