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基于重叠社团发现的微博话题检测方法
引用本文:程飞,姬东鸿.基于重叠社团发现的微博话题检测方法[J].计算机工程与应用,2015(6):93-98.
作者姓名:程飞  姬东鸿
作者单位:武汉大学 计算机学院,武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金重点项目(No.61133012);国家自然科学基金面上项目(No.61173062)
摘    要:微博话题检测是当前研究的热点,提出一种基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测方法。该方法对一段时间内的微博数据进行预处理,在分词后,根据词性以及词的时域分布抽取出主题词,在相关度高的主题词之间构造边得到复杂网络。引入社团独立模块度的概念,并通过社团独立模块度最大化模型发现重叠社团,把每个社团看成一个微博话题。重叠社团发现的方法可以解决由一个或多个主题词属于多个话题引起的话题检测准确率低的问题。实验结果证明了该方法在微博话题检测中的有效性。

关 键 词:微博  话题检测  复杂网络  重叠社团发现

Micro-blog topic detection method based on overlap community detection
CHENG Fei , JI Donghong.Micro-blog topic detection method based on overlap community detection[J].Computer Engineering and Applications,2015(6):93-98.
Authors:CHENG Fei  JI Donghong
Affiliation:CHENG Fei;JI Donghong;Computer School, Wuhan University;
Abstract:
Keywords:micro-blog  topic detection  complex network  overlap community detection
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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