基于HC-TC-LDA的重大事件趋势预测

• 作者: 张震 彭俊利 耿小航 谷雨
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 重大事件 趋势预测 单词贡献度 LDA主题模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 第5代指挥信息系统信息服务技术专题
• 页码范围: 40-46
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 7511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2019.05.008

摘要

提出了一种基于海量公开新闻数据的重大事件趋势预测框架.首先,对使用网络爬虫爬取的专题新闻数据进行时间片划分和趋势等级划分等处理;然后,考虑到数据有较大噪声和稀疏性强等特点,提出了一种融合层次聚类、单词贡献度和潜在Dirichlet分布(LDA)主题模型的特征抽取方法,抽取具有表征性的单词为特征,构建特征集合;最后,采用多项式逻辑回归方法构建重大事件趋势预测模型.以朝鲜核活动预测为例,验证了该框架的性能和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷雨	杭州电子科技大学自动化学院	42	201	7.0	12.0
2	张震	杭州电子科技大学自动化学院	3	29	2.0	3.0
3	彭俊利	杭州电子科技大学自动化学院	3	0	0.0	0.0
4	耿小航	杭州电子科技大学自动化学院	1	0	0.0	0.0