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一种基于词关联图的专题发现方法研究
一种基于词关联图的专题发现方法研究
作者:
周国栋
周文瑄
徐增壮
洪宇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
专题发现
聚类算法
社交圈子
摘要:
网络新闻文本的专题发现(Topic Detection)旨在从大规模网络新闻文本集合中自动提取属于相关于同一主题的新闻文本.由于专题的主题、类型和规模并未预先定义,并且不具备任何先验知识可供参考,从而,现有研究往往利用聚类方法实现专题的自动发现.然而,聚类算法对内容相近的新闻专题难以有效区分.针对上述问题,提出了一种基于“社交圈子”结构的文本归并方法,深入特定聚类内部,根据社交圈的差异,进行二次划分.将文本内容和社交网络共同作为判定专题内外关联程度的特征信息,形成联合的判定模型.实验结果显示,在采用TF-IDF作为特征的聚类结果中使用“社交圈子”进行进一步聚类划分,可提高精度迭3个百分点,此外,聚类结果的熵降低了0.258,显示了较高的确定性.
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篇名
一种基于词关联图的专题发现方法研究
来源期刊
山西大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
专题发现
聚类算法
社交圈子
年,卷(期)
2018,(1)
所属期刊栏目
第二十三届全国信息检索学术会议(CCIR 2017)论文选登
研究方向
页码范围
42-49
页数
8页
分类号
TP391
字数
6455字
语种
中文
DOI
10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.01.005
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
洪宇
苏州大学计算机科学与技术学院
66
270
8.0
13.0
2
周国栋
苏州大学计算机科学与技术学院
138
1425
22.0
32.0
3
周文瑄
苏州大学计算机科学与技术学院
5
5
2.0
2.0
4
徐增壮
苏州大学计算机科学与技术学院
2
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
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节点文献
专题发现
聚类算法
社交圈子
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
山西大学学报(自然科学版)
主办单位:
山西大学
出版周期:
季刊
ISSN:
0253-2395
CN:
14-1105/N
开本:
大16开
出版地:
太原市坞城路92号
邮发代号:
22-42
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
2646
总下载数(次)
7
总被引数(次)
12039
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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