基于Single-Pass的在线话题检测改进算法

• 作者: 刘洋 李亚军 汪睿 马永军
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 Single-Pass 相似度计算 食品安全
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6178字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20160432

摘要

现有话题检测的主要方法是利用Single-Pass及其改进算法进行聚类分析,没有考虑文本的结构特点,相似度计算方法单一,从而影响准确度.针对此问题,改进了Single-Pass的相似度计算方法,综合考虑文本的标题、摘要、时间、地名以及来源等要素,采用层次分析法计算并赋以不同权重,提出一种多相似度计算组合策略.考虑到食品安全是一个广受关注的话题,实验通过网络爬虫抓取并筛选了最近3年食品安全方面的媒体信息,以此作为数据进行分析,结果表明,采用本文提出的改进Single-Pass聚类算法,话题检测准确度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马永军	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	39	254	9.0	14.0
5	刘洋	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	12	50	4.0	6.0
6	李亚军	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	6	16	2.0	4.0
7	汪睿	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	3	6	2.0	2.0